删除所有符合regex条件的行

你可以使用 to_numeric

df[pd.to_numeric(df.ID,errors='coerce').notnull()]
Out[450]: 
  Course ID
0   Test  0
1   Math  2

另一个选项是将列转换为字符串并使用 str.match :

print(df[df['ID'].astype(str).str.match("\d+")])
#  Course ID
#0   Test  0
#1   Math  2

您的代码不起作用,因为 pandas.DataFrame.filter

Wen's answer 是解决这个问题的正确(也是最快的)方法,但是要解释正则表达式为什么不起作用,您必须了解 \w

[a-zA-Z0-9_] 包括 数字,所以一切都是匹配的。有效的正则表达式方法是:

df.loc[df.ID.astype(str).str.match(r'\d+')]

  ID Course
0  0   Test
1  2   Math

第二个问题是你使用 filter ID 行,它正在筛选您的索引。一个有效的解决方案使用 具体如下:

df.set_index('ID').filter(regex=r'^\d+$', axis=0)

   Course
ID
0    Test
2    Math