Python | Pandas series.str.isalpha()
原文:https://www.geesforgeks.org/python-pandas-series-str-isalpha/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
Pandas **str.isalpha()**方法用于检查序列中每个字符串中的所有字符是否都是字母(a-z/A-Z)。字符串中出现的空白或任何其他字符都将返回 false，但是如果有完整的数值，它将返回 NaN。
语法: Series.str.isalpha()
返回类型:布尔序列，根据调用方序列，也可能包含空值。
要下载代码中使用的 CSV，点击这里的。
在下面的例子中，使用的数据框包含了一些 NBA 球员的数据。任何操作前的数据框图像附在下面。
示例#1: 在此示例中，isalpha()方法应用于 College 列。在此之前，使用移除空行。方法来避免错误。
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
# removing null values to avoid errors
data.dropna(inplace = True)
# creating bool series
data["bool_series"]= data["College"].str.isalpha()
# display
data
输出:
如输出图像所示，bool_series 可以与 College 列匹配，可以清楚地看到，如果字符串只包含字母，则返回 True。
示例#2: 在此示例中，isalpha()方法在 Name 列上应用了两次。首先为原始名称列创建一个 bool 系列，然后使用 str.replace() 方法删除空格，然后再次创建一个新的 bool_series。
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
# removing null values to avoid errors
data.dropna(inplace = True)
# creating bool series with original column
data["bool_series1"]= data["Name"].str.isalpha()
# removing white spaces
data["Name"]= data["Name"].str.replace(" ", "")
# creating bool series with new column
data["bool_series2"]= data["Name"].str.isalpha()
# display
data.head(10)
输出:
如输出图像所示，Bool 序列对所有值都是假的，直到字符串有空白。删除空格后，bool 序列仅在字符串包含特殊字符的情况下为 false。
