识别包含数字和字符串的Pandas DataFrame列

Question

我已经创建了以下数据框（称为df）：

d = {'ltv': [1, 22,45,78], 'age': [33, 43,54,65],'job': ['Salaried','Salaried','Salaried','Owner'], 'UniqueID' : ['A1','A2','A3','A4'] }
df = pd.DataFrame(data=d)

看起来像这样：

print(df)

   ltv  age       job UniqueID
     1   33  Salaried       A1
    22   43  Salaried       A2
    45   54  Salaried       A3
    78   65     Owner       A4

我检查了其列类型：

print(df.info())

 #   Column    Non-Null Count  Dtype 
---  ------    --------------  ----- 
 0   ltv       4 non-null      int64 
 1   age       4 non-null      int64 
 2   job       4 non-null      object
 3   UniqueID  4 non-null      object

我仅关注两个对象列job和<代码>唯一。 如您所见：

• job仅包含字符串
• 字符串和数字

uniqueID包含我希望能够识别列的 （​​在这种情况下为simolor> unique> unique ）包含字符串和数字。

如果我将以下代码用于unique：

print(df['UniqueID'].str.isalnum())

0    True
1    True
2    True
3    True

我看到它返回true为所有记录返回，这很棒。现在，如果我对job使用相同的代码，我会得到相同的结果：

print(df['job'].str.isalnum())

    0    True
    1    True
    2    True
    3    True

因此，如何在Pandas中识别包含字符串和数字的列（在此示例中：simolor IndoryID < /代码>）？

Answer 1

您可以定义自己的函数

def findchrandnum(x):
    try :
        return all(x.str.isalnum() & ~x.str.isalpha() & ~x.str.isdigit())
    except:
        return False
df.apply(findchrandnum)
Out[66]: 
ltv         False
age         False
job         False
UniqueID     True
dtype: bool

Answer 2

您可以对要检查的列使用 apply 方法，以查找每行的数字。总和将为您提供该列中具有数字的值的数量：

col = 'UniqueID'
df[col].apply(
    lambda val: any(ch.isdigit() for ch in val)
).sum()

如果您知道列中的值是一致的，您也可以仅检查第一个值。