Spec-Zone.ru › pandas 1

pandas.Series.str.isdecimal

Series.str.isdecimal()[source]

Проверка, являются ли все символы в каждой строке десятичными.

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

Возвращает
Series или Index булевых значений

Series или Index булевых значений с такой же длиной, как у 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 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 другими знаками препинания или пробелами, приведут к ложному значению 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 верхние и нижние индексы цифр 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 Юникод-дроби.

>>> 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 в стиле заголовка (каждая ли только первая буква каждого слова заглавная). Слова предполагаются как любые последовательности символов, которые не являются числовыми, разделенные пробелами.

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

© 2008–2022, 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/1.5.0/reference/api/pandas.Series.str.isdecimal.html

Spec-Zone.ru

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