pandas.Series.str.islower

Series.str.islower()[source]

Проверка, являются ли все символы в каждой строке строчными.

Это эквивалентно выполнению метода Python для строк str.islower() для каждого элемента Series/Индекса. Если в строке нет символов, False возвращается для этой проверки.

Возвращает

Series или Индекс bool

Series или Индекс булевых значений с длиной, равной длине исходной Series/Индекса.

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 прописными (с заглавной первой буквой каждого слова).

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 другими знаками препинания или пробелами, дадут ложный результат 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 пересекающихся наборов числовых символов, которые можно проверить.

>>> s3 = pd.Series(['23', '³', '⅕', ''])

Метод s3.str.isdecimal проверяет символы, используемые для формирования чисел в десятичной системе.

>>> 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 Unicode.

>>> 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 в Unicode.

>>> 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, являются ли все слова в стиле заголовков (если только первая буква каждого слова заглавная). Слова предполагаются как любые последовательности символов, отличных от числовых, разделенные пробелами.

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