pandas.Series.str.isdigit

Series.str.isdigit(self) [source]

Проверка, являются ли все символы в каждой строке цифрами.

Это эквивалентно запуску метода Python для строк str.isdigit() для каждого элемента Series/Индекса. Если строка имеет нулевую длину, то False возвращается для этой проверки.

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

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 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 на символы, смешанные с дополнительными знаками препинания или пробелами, приведут к ложному значению для проверки 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 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 аналогичен s3.str.isdecimal, но также включает специальные цифры, такие как верхние и нижние индексы цифр в юникоде.

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

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

>>> 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 (т.е. только первая буква каждого слова заглавная). Слова предполагаются как последовательности нецифровых символов, разделенных пробелами.

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