Pandas 基于索引条件的滤波器df

我有一个有很多行的df：

13790226       0.320  0.001976    
9895d5dis    182.600  0.040450     
105066007     18.890  0.006432     
109067019     52.500  0.034011     
111845014     16.400  0.023974     
11668574e      7.180  0.070714     
113307021      4.110  0.017514      
113679I37      8.180  0.010837     

我想过滤这个df，以便获得索引last char不是数字的行

所需df：

9895d5dis    182.600  0.040450
11668574e      7.180  0.070714

我怎么做

df['is_digit'] = [i[-1].isdigit() for i in df.index.values]
df[df['is_digit'] == False]

但我更喜欢正则表达式：

df[df.index.str.contains('[A-z]$')]

---

以下是一种简洁的方法，无需创建新的临时列：

df
                b         c
a                          
9895d5dis  182.60  0.040450
105066007   18.89  0.006432
109067019   52.50  0.034011
111845014   16.40  0.023974
11668574e    7.18  0.070714
113307021    4.11  0.017514
113679I37    8.18  0.010837

df[~df.index.str[-1].str.isnumeric()]
                b         c
a                          
9895d5dis  182.60  0.040450
11668574e    7.18  0.070714

---

您要筛选的列是索引还是列？如果它是一列

df1 = df[df[0].str.contains('[A-Za-z]')]

返回

    0           1       2
1   9895d5dis   182.60  0.040450
5   11668574e   7.18    0.070714
7   113679I37   8.18    0.010837 #looks like read_clipboard is reading 1 in 113679137 as I

如果是它的索引，首先做

df = df.reset_index()

---

将其加入混合物：

df.loc[[x for x in df.index if x[-1].isalpha()]]

---

很好地使用了你自己的名字@piRSquared，这就是我对regex的热爱：）我在之前的回答中使用了

'A-Za-z'

，纯粹是为了你的利益：-）我想说：）