pandas.Series.str.isdigit

Series.str.isdigit() [source]

Проверка, являются ли все символы в каждой строке цифрами.

Это эквивалентно запуску метода Python-строки str.isdigit() для каждого элемента Series/Index. Если в строке нет символов, то для этой проверки возвращается False.

Возвращает:	Series или Индекс bool Series или Индекс булевых значений с длиной, равной длине исходного 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 на буквенные и числовые символы

>>> 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 на символы, смешанные с любой дополнительной пунктуацией или пробелами, будут оцениваться как ложь 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 на числовые символы

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 другие символы, которые могут представлять количества, такие как дроби Юникода.

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

Проверки на пробелы

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

Проверки на регистр 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 (является ли заглавной только первая буква каждого слова). Слова предполагаются как любые последовательности нецифровых символов, разделенных пробелами.

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