删除熊猫数据框中带有数字和字符串的行答案

【问题标题】：Removing rows with digits and strings in pandas dataframe删除熊猫数据框中带有数字和字符串的行
【发布时间】：2019-03-15 18:30:59
【问题描述】：

我正在尝试删除仅包含数字或仅包含字符的行。例如，下面是示例 pandas 数据框列：

col1:

business
served business
02446681
C96305407PLA
P0116711

在我的结果中，我需要以下值，因为第一行和第二行只包含字符，第三行只是数字。

col1:

C96305407PLA
P0116711

任何建议将不胜感激！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用两个str.contains

df[df.business.str.contains('\d+')&df.business.str.contains('[A-Za-z]')]
Out[48]: 
       business
2  C96305407PLA
3      P0116711

【讨论】：

【解决方案2】：

更简单的正则表达式，但允许使用'123 456' 的行，因为'3 ' 和' 4' 都满足该模式。

df[df.col1.str.contains('\d\D|\D\d')]

           col1
3  C96305407PLA
4      P0116711

这通过显式强制模式仅在找到数字/alpha 或 alpha/digit 时才匹配，从而解决了上述正则表达式的缺点。

df[df.col1.str.contains('(?i)\d[a-z]|[a-z]\d')]

           col1
3  C96305407PLA
4      P0116711

【讨论】：

【解决方案3】：

str.extract 并删除不必要的行。

df['col1'].str.extract('([A-Za-z]+\d+)', expand = False).dropna()

3    C96305407
4     P0116711

【讨论】：