删除所有满足正则表达式条件的行

Question

尝试自学 pandas.. 并使用不同的 dtypes

我有一个df如下

df = pd.DataFrame({'ID':[0,2,"bike","cake"], 'Course':['Test','Math','Store','History'] })
print(df)
    ID  Course
0   0   Test
1   2   Math
2   bike    Store
3   cake    History

ID的dtype当然是一个对象。如果 ID 中有字符串，我想要做的是删除 DF 中的所有行。

我认为这会像..一样简单。

df.ID.filter(regex='[\w]*')

但这会返回所有内容，是否有可靠的方法来处理此类事情？

Answer 1

您可以使用to_numeric

df[pd.to_numeric(df.ID,errors='coerce').notnull()]
Out[450]: 
  Course ID
0   Test  0
1   Math  2

Answer 2

另一种选择是将列转换为字符串并使用str.match：

print(df[df['ID'].astype(str).str.match("\d+")])
#  Course ID
#0   Test  0
#1   Math  2

您的代码不起作用，因为如pandas.DataFrame.filter 的文档中所述：

请注意，此例程不会根据其内容过滤数据框。过滤器应用于索引的标签。

Answer 3

Wen's answer 是解决此问题的正确（也是最快）方法，但要解释为什么您的正则表达式不起作用，您必须了解 \w 的含义。

\w 匹配任何单词字符，包括[a-zA-Z0-9_]。所以你当前匹配的 includes 数字，所以一切都匹配。一个有效的正则表达式方法是：

df.loc[df.ID.astype(str).str.match(r'\d+')]

  ID Course
0  0   Test
1  2   Math

第二个问题是您对filter 的使用。它不是过滤您的 ID 行，而是过滤您的索引。使用filter 的有效解决方案如下：

df.set_index('ID').filter(regex=r'^\d+$', axis=0)

   Course
ID
0    Test
2    Math