过滤“熊猫”中所有不包含字母（字母）的行

Question

我正在尝试使用过滤pandas数据框regular expressions。我想删除那些不包含任何字母的行。例如：

Col A.
50000
$927848
dog
cat 583
rabbit 444

我想要的结果是：

Col A.
dog
cat 583
rabbit 444

我一直在尝试使用regexand pandas过滤器选项解决不成功的问题。见打击。当我尝试合并过滤器的两个条件时，我特别遇到了问题。我该如何实现？

选项1：

df['Col A.'] = ~df['Col A.'].filter(regex='\d+')

选项2

df['Col A.'] = df['Col A.'].filter(regex=\w+)

选项3

from string import digits, letters
df['Col A.'] = (df['Col A.'].filter(regex='|'.join(letters)))

要么

df['Col A.'] = ~(df['Col A.'].filter(regex='|'.join(digits)))

要么

df['Col A.'] = df[~(df['Col A.'].filter(regex='|'.join(digits))) & (df['Col A.'].filter(regex='|'.join(letters)))]

Answer 1

我认为您需要str.contains通过以下方式过滤包含字母的值boolean indexing：

df =  df[df['Col A.'].str.contains('[A-Za-z]')]
print (df)
       Col A.
2         dog
3     cat 583
4  rabbit 444

如果有一些NaNs值，则可以传递参数：

df = df[df['Col A.'].str.contains('[A-Za-z]', na=False)]    
print (df)
       Col A.
3         dog
4     cat 583
5  rabbit 444