过滤“pandas”中所有不包含字母（alpha）的行答案

【问题标题】：Filter all rows that do not contain letters (alpha) in ´pandas´过滤“pandas”中所有不包含字母（alpha）的行
【发布时间】：2018-10-12 13:35:12
【问题描述】：

我正在尝试使用 regular expressions 过滤 pandas 数据帧。我想删除那些不包含任何字母的行。例如：

Col A.
50000
$927848
dog
cat 583
rabbit 444

我想要的结果是：

Col A.
dog
cat 583
rabbit 444

我一直在尝试使用regex 和pandas 过滤器选项来解决这个问题，但没有成功。见吹。当我尝试合并过滤器的两个条件时，我特别遇到了问题。我怎样才能做到这一点？

选项 1：

df['Col A.'] = ~df['Col A.'].filter(regex='\d+')

选项 2

df['Col A.'] = df['Col A.'].filter(regex=\w+)

选项 3

from string import digits, letters
df['Col A.'] = (df['Col A.'].filter(regex='|'.join(letters)))

或

df['Col A.'] = ~(df['Col A.'].filter(regex='|'.join(digits)))

或

df['Col A.'] = df[~(df['Col A.'].filter(regex='|'.join(digits))) & (df['Col A.'].filter(regex='|'.join(letters)))]

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我认为您需要str.contains 通过boolean indexing 过滤包含字母的值：

df =  df[df['Col A.'].str.contains('[A-Za-z]')]
print (df)
       Col A.
2         dog
3     cat 583
4  rabbit 444

如果有一些NaNs 值，你可以传递一个参数：

df = df[df['Col A.'].str.contains('[A-Za-z]', na=False)]    
print (df)
       Col A.
3         dog
4     cat 583
5  rabbit 444

【讨论】：

【解决方案2】：

你试过了吗：

df['Col A.'].filter(regex=r'\D')  # Keeps only if there's a non-digit character

或：

df['Col A.'].filter(regex=r'[A-Za-z]')  # Keeps only if there's a letter (alpha)

或：

df['Col A.'].filter(regex=r'[^\W\d_]')  # More info in the link below...

【讨论】：

【解决方案3】：

df['Col A.'].str.contains(r'^\d+$', na=True) # 如果字符串只有数字或者如果是 int/float 那么将导致 NaN 转换为 True

例如：[50000, '$927848', 'dog', 'cat 583', 'rabbit 444', '3 e 3', 'e 3', '33', '3 e'] 会给： [真、假、假、假、假、假、假、真、假]

【讨论】：

【解决方案4】：

你可以使用^.*[a-zA-Z].*$

详情

^：行首

.*: 匹配任意字符

[a-zA-Z]: 匹配字母

$: 行尾

【讨论】：