pandas.Series.str.isalnum

Series.str.isalnum() [source]

Проверка, являются ли все символы в каждой строке буквенно-цифровыми.

Это эквивалентно запуску метода Python для строк str.isalnum() для каждого элемента Series/Index. Если строка имеет ноль символов, False возвращается для этой проверки.

Возвращает:	Series или Index bool Series или Index булевых значений с той же длиной, что и исходный Series/Index.

См. также

Series.str.isalpha

Проверка, являются ли все символы буквенными.

Series.str.isnumeric

Проверка, являются ли все символы числовыми.

Series.str.isalnum

Проверка, являются ли все символы буквенно-цифровыми.

Series.str.isdigit

Проверка, являются ли все символы цифрами.

Series.str.isdecimal

Проверка, являются ли все символы десятичными.

Series.str.isspace

Проверка, являются ли все символы пробелами.

Series.str.islower

Проверка, являются ли все символы строчными.

Series.str.isupper

Проверка, являются ли все символы заглавными.

Series.str.istitle

Проверка, являются ли все символы в стиле заголовка.

Примеры

Проверка буквенных и числовых символов

>>> s1 = pd.Series(['one', 'one1', '1', ''])

>>> s1.str.isalpha()
0     True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

>>> s1.str.isnumeric()
0    False
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

>>> s1.str.isalnum()
0     True
1     True
2     True
3    False
dtype: bool

Обратите внимание, что проверки против символов, смешанных с любой дополнительной пунктуацией или пробелами, приведут к ложному результату для проверки буквенно-цифровых символов.

>>> s2 = pd.Series(['A B', '1.5', '3,000'])
>>> s2.str.isalnum()
0    False
1    False
2    False
dtype: bool

Более подробные проверки числовых символов

Существует несколько различных, но перекрывающихся наборов числовых символов, которые можно проверить.

>>> s3 = pd.Series(['23', '³', '⅕', ''])

Метод s3.str.isdecimal проверяет символы, используемые для формирования чисел в системе счисления по основанию 10.

>>> s3.str.isdecimal()
0     True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

Метод s.str.isdigit такой же, как s3.str.isdecimal, но также включает специальные цифры, такие как надстрочные и подстрочные цифры в юникоде.

>>> s3.str.isdigit()
0     True
1     True
2    False
3    False
dtype: bool

Метод s.str.isnumeric такой же, как s3.str.isdigit, но также включает и другие символы, которые могут представлять количества, такие как юникод-дроби.

>>> s3.str.isnumeric()
0     True
1     True
2     True
3    False
dtype: bool

Проверка пробелов

>>> s4 = pd.Series([' ', '\t\r\n ', ''])
>>> s4.str.isspace()
0     True
1     True
2    False
dtype: bool

Проверка регистра символов

>>> s5 = pd.Series(['leopard', 'Golden Eagle', 'SNAKE', ''])

>>> s5.str.islower()
0     True
1    False
2    False
3    False
dtype: bool

>>> s5.str.isupper()
0    False
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

Метод s5.str.istitle проверяет, все ли слова написаны в стиле заголовка (только первая буква каждого слова заглавная). Слова предполагаются как любая последовательность нечисловых символов, разделенных пробелами.

>>> s5.str.istitle()
0    False
1     True
2    False
3    False
dtype: bool