이번 포스팅은 pandas메소드들 중 isna와 isalpha를 알아보려 한다.
참고사이트
missing values(결측치)가 있는지 확인하는 메소드이다.
DataFrame, Series 둘 다 사용가능하다.
[예제코드]
df = pd.DataFrame(dict(
age=[5, 6, np.NaN],
born=[pd.NaT, pd.Timestamp('1939-05-27'),
pd.Timestamp('1940-04-25')],
name=['Alfred', 'Batman', ''],
toy=[None, 'Batmobile', 'Joker']
))
[결과]
age born name toy
0 5.0 NaT Alfred None
1 6.0 1939-05-27 Batman Batmobile
2 NaN 1940-04-25 Joker
예제코드로 만든 DataFrame에 isna() 메소드를 사용해서 missing value를 찾아보자.
df.isna()
------------------------------------------------------------
age born name toy
0 False True False True
1 False False False False
2 True False False False
참고사이트
모든 문자가 알파벳으로 이루어져있는지 확인하는 메소드이다.
[예제]
seri = pd.Series(['one', 'one1', '1', ''])
seri.str.isalpha()
[결과]
0 True
1 False
2 False
3 False
dtype: bool
isnumeric
는 숫자로만 이루어진 문자인지 확인하는 메소드다.
seri.str.isnumeric()
-----------------------------------
0 False
1 False
2 True
3 False
참고사이트를 보면 isalnum(), isdecimal() 등의 메소드들이 많으니 한번씩 들여다 보자.
pandas isalpha