pandas.Series.str.isnumeric

Series.str.isnumeric() [source]

Проверка, являются ли все символы в каждой строке числовыми.

Это эквивалентно запуску метода Python для строк str.isnumeric() 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 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 заглавными в стиле заголовков.

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 символов, смешанных с любыми дополнительными знаками препинания или пробелами, приведут к ложному значению при проверке на буквенно-цифровые символы.

>>> 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 пересекающихся 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 аналогичен методу s3.str.isdecimal, но также включает специальные цифры, такие как надстрочные и подстрочные цифры в Unicode.

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

Метод s.str.isnumeric аналогичен методу s3.str.isdigit, но также включает другие символы, которые могут представлять количества, такие как дроби Unicode.

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

Проверки пробелов

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

Проверки 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 заголовков (каждая ли только первая буква каждого слова заглавная). Предполагается, что слова - это любые последовательности символов, не являющихся числовыми, разделенные пробелами.

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