<p>试试这个:</p>
<pre><code>testdf
Name Value
0 Name1 4409
1 Name2 SomeVal
2 Name3 26Text73
3 Name4 SomeVal2
4 Name5 2123Text
5 Name6 Text1904
6 Name7 1Text747
7 Name8 145Text7
# Add a column that validates your contains digit condition
testdf['HasDigit'] = testdf['Value'].map(lambda x: True if any(i.isdigit() for i in str(x)) else False)
testdf
Name Value HasDigit
0 Name1 4409 True
1 Name2 SomeVal False
2 Name3 26Text73 True
3 Name4 SomeVal2 True
4 Name5 2123Text True
5 Name6 Text1904 True
6 Name7 1Text747 True
7 Name8 145Text7 True
# Finally retain the ones with value False in 'HasDigit' columns
testdf = testdf[testdf['HasDigit'] == False]
testdf
Name Value HasDigit
1 Name2 SomeVal False
</code></pre>
<p>稍后可以删除“HasDigit”列。你知道吗</p>
<p>如果您希望基于单个列中的值进行筛选,那么这将非常有效。但是,如果涉及多个列,则可以创建一个新列,该列将所考虑的所有列的字符串值串联起来。举个例子:</p>
<pre><code>testdf['NewCol'] = testdf['Col1'].astype(str) + testdf['Col2'].astype(str) + ... + testdf['Coln'].astype(str)
</code></pre>
<p>一旦有了这个新列,就可以对它运行相同的lambda函数。你知道吗</p>
<p>希望这有帮助</p>