Python属性错误: 'Series' object has no attribute 'isdigit'

Question

如果行/列包含数字，我正在尝试将数字替换为“”空白。我尝试了以下方法，它一直提示 isdigit 不存在？我尝试将列转换为字符串，但没有帮助。我可以将其他运算符用于 pandas 数据框吗？

data = ['123567','1547892','2547879','ABC','3D']
df1 = pd.DataFrame(data)
df1.columns = ['col1']

df1.col1 = str(df1.col1)
if len(df1.col1) < 8 and df1.col1.isdigit(): # errors
    df1.col1 == ''
    print(df1)

寻找这样的输出:

col1
0   
1   
2   
3   ABC
4   3D

Answer 1

要访问系列上的字符串方法，您需要通过 the .str attribute of Series 执行此操作:

df1.col1.str.isdigit()

参见Series.str.isdigit()获取文档。

您可以将其用作 bool 索引并直接分配给选定的行:

df1.col1[df1.col1.str.isdigit()] = ''

参见Working with Text Data .

不要在 if 语句中使用 df1.col1.str.isdigit()，因为 bool 数组本身不是 True 或 False，它是一个数组 bool 值，因此会抛出 ValueError: Series 的真值不明确。如果在 bool 上下文中使用，请使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

演示:

>>> import pandas as pd
>>> data = ['123567','1547892','2547879','ABC','3D']
>>> df1 = pd.DataFrame(data)
>>> df1.columns = ['col1']
>>> df1
      col1
0   123567
1  1547892
2  2547879
3      ABC
4       3D
>>> df1.col1[df1.col1.str.isdigit()] = ''
>>> df1
  col1
0
1
2
3  ABC
4   3D