Pandas Python: 删除DF中有ASCII字母的行
Pandas Python: Delete Rows of DF That Have ASCII Letters
我想将数据框中的一列转换为 int 数据类型。但是，它会引发错误，因为某些行的条目中包含字母。我想创建一个新的数据框，该数据框在此列中只有纯数字条目（或至少没有字母）的条目。
所以我的问题是：有没有办法做类似下面的事情，
df=df[df['addzip'].str.contains("a")==False]
但是 "a" 所在的列表？请参阅下面的示例，
df=df[df['addzip'].str.contains(list(str(string.ascii_lowercase)+str(string.ascii_uppercase)))==False]
我知道这很可能与应用命令有关，但我希望尽可能将其矢量化，这不是我想要的。到目前为止，我还没有在其他任何地方找到任何关于堆栈溢出的解决方案。
只需使用正则表达式
df = df[~df['addzip'].str.contains("[a-zA-Z]").fillna(False)]
我想将数据框中的一列转换为 int 数据类型。但是，它会引发错误，因为某些行的条目中包含字母。我想创建一个新的数据框，该数据框在此列中只有纯数字条目（或至少没有字母）的条目。
所以我的问题是：有没有办法做类似下面的事情，
df=df[df['addzip'].str.contains("a")==False]
但是 "a" 所在的列表？请参阅下面的示例，
df=df[df['addzip'].str.contains(list(str(string.ascii_lowercase)+str(string.ascii_uppercase)))==False]
我知道这很可能与应用命令有关，但我希望尽可能将其矢量化，这不是我想要的。到目前为止，我还没有在其他任何地方找到任何关于堆栈溢出的解决方案。
只需使用正则表达式
df = df[~df['addzip'].str.contains("[a-zA-Z]").fillna(False)]