在python中，如何删除dataframe中没有数字的单元格？

在python中，如何删除dataframe中没有数字的单元格

我正在尝试从仅包含字符的数据场中删除单元格

我想删除像Farnet这样的单元格，并使其为空

实际上，我检查了一些链接，例如，但它没有回答我的问题，因为我想操作单元格

我相信您需要：

df = pd.DataFrame({0:['a','DT8510','AFT1',np.nan],
                   1:['a','DT8510','u','as1']})
print (df)
        0       1
0       a       a
1  DT8510  DT8510
2    AFT1       u
3     NaN     as1

import re

d = re.compile('\d')
df = df.applymap(lambda x: x if d.search(str(x)) else np.nan)
print (df)
        0       1
0     NaN     NaN
1  DT8510  DT8510
2    AFT1     NaN
3     NaN     as1

另一个解决方案：

df = df.where(df.apply(lambda x: x.astype(str).str.contains('\d')))

---

@jezrael的类似解决方案

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(data={'A':['1','textonly'],'B':['textandnum2','2']})
for column in df.columns:
    df[column][~df[column].str.contains('([1-9])')] = np.nan
df

---

我认为您可以使用正则表达式来查找没有数字的单元格

^（[^0-9]*）$expression将查找所有没有数字的单元格

df = df.replace(r'^([^0-9]*)$', np.nan, regex=True)

这将用NaN替换所有带有数字的单元格，然后您可以使用dropna删除单元格

df = df.dropna()

---

我希望这会有所帮助。

因此，删除了带有

E2151的行以及Farnet T3886

，因为

A

和

Farnet

？我想OP只希望这两个单元格为空或用非替换。请在代码标签中以文本形式而非图像形式发布示例@f.ayes@Rahul您的声明是正确的。似乎

df.replace

的输出不是

数据帧，因为下面的代码中没有一个在工作，并且recive below
error AttributeError:“NoneType”对象没有属性“dropna”
，这也不起作用
df.to_csv（“s1.csv”，sep=”，”）
，现在您可以试试。它应该会起作用。我已经更新了正则表达式并删除了inplace=True。非常感谢，你的解决方案确实有效，但是你能解释得更详细一些，并帮我删除其中只有少于4个数字的一个吗？@f.a-因此删除了
'AFT1'
，因为只有一个数字？@f.a-然后将
\d
更改为
\d{4}
，非常感谢，还有一个问题，实际上我正试图提取如下模式：T1370，一个以B、H、N、T、E开头的字符串，后面有四个数字，省略后面或前面的任何内容，提取一个单元格中可以提取的尽可能多的模式。@f.a-use
'^[BHNTE]{1}\d{4}$'