pandas.Series.str.isalpha

Series.str.isalpha()[source]

Проверка, являются ли все символы в каждой строке буквенными.

Это эквивалентно выполнению метода Python для строк str.isalpha() для каждого элемента Series/Индекса. Если у строки нет символов, то для этой проверки возвращается False.

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 пробельными.

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 любыми дополнительными знаками препинания или пробелами, вернут ложь 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 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 — то же самое, что и s3.str.isdecimal, но также включает специальные цифры, такие как верхние и нижние индексы в Unicode.

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

Метод s.str.isnumeric — то же самое, что и 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 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 (включая ли только первую букву каждого слова в заглавном регистре). Слова предполагаются как любые последовательности нецифровых символов, разделенные пробелами.

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