python - 删除包含任何数字子字符串的列行

Question

我注意到，当 Pandas DataFrame 中的列元素具有数字子字符串时，方法 isnumeric 返回 false。

例如:

row 1, column 1 has the following: 0002 0003 1289
row 2, column 1 has the following: 89060 324 123431132
row 3, column 1 has the following: 890GB 32A 34311TT
row 4, column 1 has the following: 82A 34311TT
row 4, column 1 has the following: 82A 34311TT 889 9999C

显然，第 1 行和第 2 行都是数字，但是 isnumeric 对第 1 行和第 2 行返回 false。

我找到了一个解决方法，涉及将每个子字符串分成它们自己的列，然后为每个子字符串创建一个 bool 值列以将 bool 值加在一起以显示一行是否全部为数字。然而，这很乏味，而且我的功能看起来也不整洁。我也不想去除和替换空格(将所有子字符串压缩成一个数字)，因为我需要保留原始子字符串。

有谁知道一种更简单的解决方案/技术可以正确地告诉我这些具有一个或多个数字子字符串的元素都是数字的？我的最终目标是删除这些仅包含数字的行。

Answer 1

我认为需要使用 split 和 all 来检查所有数字字符串的列表理解:

mask = ~df['a'].apply(lambda x: all([s.isnumeric() for s in x.split()]))

---

mask = [not all([s.isnumeric() for s in x.split()]) for x in df['a']]

如果要检查至少一个数字字符串是否使用any:

mask = ~df['a'].apply(lambda x: any([s.isnumeric() for s in x.split()]))

---

mask = [not any([s.isnumeric() for s in x.split()]) for x in df['a']]