pandas 文字列を含む全ての行を削除したい

Question

以下の様なデータフレームがあったとして、

Date	ID	sex
0923	1001	M
0924	1002	F
0925	1003	M
0926	satou	M
0927	1005	M
0928	yamada	F
0929	1007	M

ID列の文字列（satouとyamada）を含む行を全て削除するにはどの様に記述したらよいでしょうか？
どうぞよろしくお願いいたします。

Answer 1

別解。pd.to_numericの第2引数でerrors="coerce"を指定すると、数値型に変換できない場合はNaNにしてくれる。あとは、isnullでNaNかどうか判定し、~で否定してDataFrameをフィルタリングすればいい。

import pandas as pd
import io

txt = """
Date,ID,sex
0923,1001,M
0924,1002,F
0925,1003,M
0926,satou,M
0927,1005,M
0928,yamada,F
0929,1007,M
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(txt), dtype={'Date': str})

df = df[~pd.to_numeric(df["ID"], errors="coerce").isnull()]
print(df)

   Date    ID sex
0  0923  1001   M
1  0924  1002   F
2  0925  1003   M
4  0927  1005   M
6  0929  1007   M

Comments

[yakinikuteishok]

ご回答頂きありがとうございます。
なるほど、こういった方法もあるんですね！
非常に勉強になりました。
どうもありがとうございました！

Answer 2

str.isdecimal()で、文字列が数字のみ構成されているかを判定できます。
astype(str)を入れることで、IDが数値型であっても文字列型の数値であっても機能します。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    ['0923', '1001', 'M'],
    ['0924', 1002, 'F'],
    ['0925', '1003', 'M'],
    ['0926', 'satou', 'M'],
    ['0927', 1005, 'M'],
    ['0928', 'yamada', 'F'],
    ['0929', 1007, 'M']],
    columns=['Date', 'ID', 'sex'])

print(df)

df = df[df['ID'].astype(str).str.isdecimal()]

print(df)

Comments

[yakinikuteishok]

早速のご回答ありがとうございます！
自身でも色々と試していたのですが、まさにastype(str)がネックでした。
とても勉強になりました。ありがとうございました。