Python AttributeError：“系列”对象没有属性“isdigit”答案

【问题标题】：Python AttributeError: 'Series' object has no attribute 'isdigit'Python AttributeError：“系列”对象没有属性“isdigit”
【发布时间】：2019-03-11 19:16:31
【问题描述】：

如果行/列包含数字，我正在尝试将数字替换为“空白”。我尝试了以下它一直抱怨 isdigit 不存在？我尝试将列转换为字符串并没有帮助。我可以将其他运算符用于 pandas 数据框吗？

data = ['123567','1547892','2547879','ABC','3D']
df1 = pd.DataFrame(data)
df1.columns = ['col1']

df1.col1 = str(df1.col1)
if len(df1.col1) < 8 and df1.col1.isdigit(): # errors
    df1.col1 == ''
    print(df1)

寻找这样的输出：

col1
0   
1   
2   
3   ABC
4   3D

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

要访问系列中的字符串方法，您需要通过the .str attribute of Series：

df1.col1.str.isdigit()

有关文档，请参阅 Series.str.isdigit()。

您可以将其用作布尔索引并直接分配给选定的行：

df1.col1[df1.col1.str.isdigit()] = ''

见Working with Text Data。

不要在if 语句中使用df1.col1.str.isdigit()，因为布尔数组本身不是真或假，它是一个布尔值数组，因此如果在布尔上下文中使用会抛出ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()。

演示：

>>> import pandas as pd
>>> data = ['123567','1547892','2547879','ABC','3D']
>>> df1 = pd.DataFrame(data)
>>> df1.columns = ['col1']
>>> df1
      col1
0   123567
1  1547892
2  2547879
3      ABC
4       3D
>>> df1.col1[df1.col1.str.isdigit()] = ''
>>> df1
  col1
0
1
2
3  ABC
4   3D

【讨论】：

我之前尝试过，但是我得到了 ValueError: The truth value of a Series is ambiguous。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。
@sharp：我已经在回答中向您展示了如何正确执行此操作。
感谢它现在正在工作。不知道为什么它之前会导致该错误。