python - Pandas - 如何根据正则表达式过滤行

Question

您能否告诉我如何使用 Pandas 基于字符范围(如 [0-9] 或 [A-Z])过滤行。

像这样的情况，其中所有列类型都是对象

A         B
2.3     234
4.5     4b6
7b       275

我想检查 A 列中的所有值是否都是 float ，意味着包含 [0-9] 和 '.' ？我知道 pd.to_numeric、applymap、isreal、isdigit 等，但在将其转换为任何数字之前，这是对象列，我想知道非浮点值问题的规模。

数据集中哪些行包含除 [0-9] 之外的字符

Answer 1

试试这个:

In [8]: df
Out[8]:
     A    B
0  2.3  234
1  4.5  4b6
2   7b  275
3   11   11

In [9]: df.A.str.match(r'^\d*\.*\d*$')
Out[9]:
0     True
1     True
2    False
3     True
Name: A, dtype: bool

In [10]: df.loc[df.A.str.match(r'^\d*\.*\d*$')]
Out[10]:
     A    B
0  2.3  234
1  4.5  4b6
3   11   11

<小时/>

更新:

从 Pandas 0.20.1 the .ix indexer is deprecated, in favor of the more strict .iloc and .loc indexers 开始。