Python 如何选择熊猫中不同大小的代码？

在Python3中，使用pandas，我在“CPF_CNPJ_doador”和“CPF_CNPJ_doador_originario”列中有一个数据框架，其中包含多个代码

cand_-doacoes=pd.read_-csv（“doacoes_-csv.csv”，sep='；”，encoding='latin_1'，decimal=“，”）
cand_doacoes.info（）
范围索引：427489个条目，0到427488
数据列（共12列）：
UF 427489非空对象
Partido 427489非空对象
货物427489非空对象
Nome_至427489非空对象
CPF_至427489非空int64
CPF_CNPJ_doador 426681非空浮点64
Nome_doador 427489非空对象
Nome_doador_Receita 427489非空对象
Valor 427489非空浮点64
CPF_CNPJ_doador_originario 427489非空对象
Nome_doador_originario 427489非空对象
Nome_doador_originario_Receita 427489非空对象
数据类型：float64（2）、int64（1）、object（9）
内存使用率：39.1+MB

“CPF_CNPJ_doador”和“CPF_CNPJ_doador_originario”列中的代码始终是整数，大小不同：14位、13位、11位或10位

“CPF_CNPJ_doador”中的代码示例：12560000131、2056688000164、11459125000109、5746038000121

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我需要创建一个只有14位和13位代码的数据帧。请问，有人知道我如何在数据框“cand_doacoes”的“CPF_CNPJ_doador”列中只选择14位和13位代码吗？是否需要先转换为字符串？

一种可能的方法是使用

astype（str）.str.len（）

和isin选择只有13位和14位值的行，即

df = pd.DataFrame({'num':[1256007000131, 20566882000164, 11459125000109, 57,5746038]})

df[df['num'].astype(str).str.len().isin([13,14])]
# Output 
              num
0   1256007000131
1  20566882000164
2  11459125000109

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Bharath的borowing样品DF：

In [114]: df['num'].astype(str).str.match(r'\d{13,14}')
Out[114]:
0     True
1     True
2     True
3    False
4    False
Name: num, dtype: bool

In [115]: df[df['num'].astype(str).str.match(r'\d{13,14}')]
Out[115]:
              num
0   1256007000131
1  20566882000164
2  11459125000109

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如果代码中确实有整数，那么一种数学方法应该是快速的，即将以10为基数的代码日志作为整数类型，然后加1来计算位数。这可能是你的面具

np.isin(np.log10(df.code_column.values).astype(int) + 1, [13, 14])

例如（借用Bharath的数据）

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无需添加CPF\u CNPJ\u doador的外观。仅仅看到数据类型是不够的。我们需要看看数据谢谢，我在上面举了一些例子

np.isin(np.log10(df.code_column.values).astype(int) + 1, [13, 14])

>>> df[np.isin(np.log10(df.num.values).astype(int) + 1, [13, 14])]
              num
0   1256007000131
1  20566882000164
2  11459125000109