pandas.Series.str.isupper

Series.str.isupper()[source]

Проверка, являются ли все символы в каждой строке заглавными.

Это эквивалентно запуску метода Python-строки str.isupper() для каждого элемента Series/Index. Если в строке нет символов, для этой проверки возвращается False.

Возвращает

Series или Index булевых значений

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 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 дополнительной пунктуацией или пробелами, будут возвращать ложь 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 разных, 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 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 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 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 находятся в стиле заголовка (каждая ли 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