番号がなくリテラルがない行を削除する

Question

Panda Dataframeに 'str'という列があります。私は数値[0-9] またはリテラル[-Z]を含んでいないことから、すべての行を削除しようとすると、次の文は動作しませんでした ：

data[data['str'].str.contains(r"[a-zA-z0-9]") == True] 

を実行した後、私は列の値を分析しました。 （ "["、 "^"）

、それは（必要ではない。この場合にある）の値を削除します：

（ "1"、 "のようにそれの値が残ってい2016」、「20160715」）

私を助けることができる人はいますか？

よろしく

Answer 1

あなたはそれがすべてのnull値が含まれている行全体を削除する関数dropnaパンダを使用することができます。 DFはあなたのデータフレーム

Answer 2

import pandas as pd 
data = pd.DataFrame([[']','//','.'],['a2','b2','c2'],['a3','b',']']],columns=['A','B','C']) 
test = data['A']str.match('^[\w\d_-]*$') 
data = data[test] 

出力である

DF = df.dropna（）

：あなたは非文字非数文字でOKであれば

A B C 
1 a2 b2 c2 
2 a3 b ] 

、私は最良の方法は、それらの文字の辞書に続いてdata.replaceが続くと思う。

import pandas as pd 
import numpy as np 
df = pd.DataFrame([[']','//','.'],['a!','b2','c2'],['a3','b!',']']],columns=['A','B','C']) 
df 
Output: 
A B C 
0 ] // . 
1 a! b2 c2 
2 a3 b! ] 

remove = {'.':np.nan, '/':np.nan, ']':np.nan} # The format is {'thing to be replaced':'new thing'} 

df['A'] = df['A'].replace(remove) # Checks one column 
df 
Output: 
    A B C 
0 NaN // . 
1 a! b2 c2 
2 a3 b! ] 

df.dropna() 
df 
Output: 
    A B C 
1 a! b2 c2 
2 a3 b! ] 

特定の列は必ず交換してください。 dropna（）は、任意のNaN値を持つ列を削除します。

警告として、プレースホルダに "str"などのPythonメソッドを使用しないでください。しかし、おそらくここであなたを焼かないでしょう。