Python| Pandas Series.str.isalpha()
Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。
Pandas str.isalpha()方法用于检查序列中每个字符串中的所有字符是否都是字母（az/AZ）。字符串中出现的空格或任何其他字符将返回 false，但如果存在完整的数值，则返回 NaN。
Syntax: Series.str.isalpha()
Return Type: Boolean series, Null values might be included too depending upon caller series.
要下载代码中使用的 CSV，请单击此处。
在以下示例中，使用的数据框包含一些 NBA 球员的数据。下面附上任何操作之前的数据帧图像。 _0.png)
示例 #1：
在此示例中，isalpha() 方法应用于 College 列。在此之前，使用 .dropna() 方法删除 Null 行以避免错误。
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
# removing null values to avoid errors
data.dropna(inplace = True)
# creating bool series
data["bool_series"]= data["College"].str.isalpha()
# display
data
输出：
如输出图像所示，bool_series 可以与 College 列进行匹配，可以清楚地看到如果字符串仅包含字母，则返回 True。 _1.png)
示例 #2：
在此示例中，isalpha() 方法在 Name 列上应用了两次。首先为原始名称列创建一个 bool 系列，然后使用 str.replace() 方法删除空格，然后再次创建一个新的 bool_series。
# importing pandas module
import pandas as pd
# making data frame
data = pd.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")
# removing null values to avoid errors
data.dropna(inplace = True)
# creating bool series with original column
data["bool_series1"]= data["Name"].str.isalpha()
# removing white spaces
data["Name"]= data["Name"].str.replace(" ", "")
# creating bool series with new column
data["bool_series2"]= data["Name"].str.isalpha()
# display
data.head(10)
输出：
如输出图像所示，在字符串包含空格之前，所有值的 Bool 系列都是错误的。删除空格后，布尔系列仅在字符串具有特殊字符的情况下为 false 。 _2.png)