pandas.Series.str.isnumeric

Series.str.isnumeric()[source]

Проверка, являются ли все символы в каждой строке числовыми.

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

Возвращает:

Series или Index из bool

Series или Index логических значений с такой же длиной, как исходная 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 против символов, смешанных с любой дополнительной пунктуацией или пробелами, приведут к ложному значению 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 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 и другие символы, которые могут представлять количества, такие как Юникод-дроби.

>>> 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 заголовка (то есть, только ли первая буква каждого слова заглавная). Слова предполагаются как любая последовательность нечисловых символов, разделенных пробелами.

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