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如何过滤Pandas数据帧中的数字？

在Pandas中，可以使用布尔索引和正则表达式来过滤数据帧中的数字。

使用布尔索引过滤数字：
- 首先，使用str.contains()方法和正则表达式来检查每个元素是否包含数字。例如，使用df['列名'].astype(str).str.contains(r'\d')可以检查某一列是否包含数字。
- 然后，将上述表达式作为布尔索引应用于数据帧，以过滤出包含数字的行或列。例如，使用df[df['列名'].astype(str).str.contains(r'\d')]可以过滤出包含数字的行。

使用正则表达式过滤数字：
- 使用str.replace()方法和正则表达式，将数字替换为空字符串。例如，使用df['列名'].astype(str).str.replace(r'\d', '')可以将某一列中的数字替换为空字符串。
- 如果需要保留数字所在的位置，可以使用str.extract()方法和正则表达式，提取非数字部分。例如，使用df['列名'].astype(str).str.extract(r'(\D+)')可以提取某一列中的非数字部分。

以上方法可以根据具体需求选择使用。在过滤数字时，可以根据数据的不同特点和业务需求进行调整。

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