我坚持了几个小时:
我有一个包含电子邮件地址列表的 DataFrame，我想从这些电子邮件地址中检查邮件中是否包含数字 I.E. roberto123@example.com，如果是，我希望将此数字附加到数组中:
我已经尝试过使用 DataFrame 和 ndarray woth numpy，但它不起作用。这就是我想要做的:
mail_addresses = pd.DataFrame(customers_df.iloc[:,0].values)
mail_addresses = mail_addresses.dropna(axis = 0, how= 'all')
mail_addresses_toArray = mail_addresses.values
for i in mail_addresses:
dates =[]
if any(i.isdigit()) == True:
dates.append(i)
print(dates)
我认为我的问题是我不知道如何将此数组中的所有元素转换为字符串，以便方法 isdigit() 可以工作并遍历其中的所有元素 ( 825 个邮件地址)。
当运行上面的代码时，这是我得到的错误:
AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'isdigit'
与此同时，如果我尝试使用 numpy 数组 (mail_addresses_toArray)，这就是错误:
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'isdigit'
最佳答案
使用extract如果每封邮件只包含一个 number 或 findall如果可能有多个:
customers_df = pd.DataFrame({'A':['roberto123@example.com','foo123@foo.com',
'bar@bar.com','23re55@re.com'],
'B':[4,5,4,5],
'C':[7,8,9,4]})
print (customers_df)
A B C
0 roberto123@example.com 4 7
1 foo123@foo.com 5 8
2 bar@bar.com 4 9
3 23re55@re.com 5 4
L = customers_df.iloc[:,0].str.extract('(\d+)', expand=False).dropna().astype(int).tolist()
print (L)
[123, 123, 23]
L = np.concatenate(customers_df.iloc[:,0].str.findall('(\d+)')).astype(int).tolist()
print (L)
[123, 123, 23, 55]
关于python - 检查 DataFrame 或 ndrray 是否包含数字，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49773722/
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