Spec-Zone.ru › pandas 0.25

pandas.Series.str.istitle

Series.str.istitle(self) [source]

Проверка, являются ли все символы в каждой строке заглавными.

Это эквивалентно выполнению метода Python для строк str.istitle() 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 исходной 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.

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, дадут ложный результат 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 образования 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, являются ли все слова заглавными (только первая буква каждого слова должна быть заглавной). Считается, что слова — это любые последовательности символов, отличных от числовых, разделенные пробелами.

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

© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.25.0/reference/api/pandas.Series.str.istitle.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API