pyhton pandas DataFrame中の変量の不要な英数字の除去について

Question

前提

pyhton pandas DataFrameについて学習中の初心者です。

実現したいこと

名義変数（７桁の郵便番号等）中に混在する不要な英字の除去法について学習中なのですが、以下のコードでは、欠損値（NaN）まで削除されてしまいます。
誠に恐れ入りますが、うまく回避する方法があればご教示いただけますと幸いです。

発生している問題・エラーメッセージ

特になし

該当のソースコード

df['Number_cloumns'] = df['Number_clomns'].str.replace('[a-z|A-Z]+', '', regex=True)

試したこと

色々調べて上記のコードに辿り着きましたが、NaNだけ残す方法について調べきることが出来ませんでした。申し訳ありません。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

特になし

Comments

[meg_]

NaN以外のデータに対して処理を行えば良いのではないですか？（処理後に結合処理する）

Answer 1

欠損値（NaN）まで削除されてしまいます。

NaN はそのままですね。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
  'Number_columns': [
    '1a23b45c67', np.NaN, '4567890|', '', 'A2022514Z'
  ]
})

df['Number_columns'] = df['Number_columns'].str.replace(r'[a-zA-Z|]', '', regex=True)
print(df)

#
  Number_columns
0        1234567
1            NaN
2        4567890
3               
4        2022514

Comments

[StartingOver]

いつも親切にご教授いただき、本当にありがとうございます。

教えていただいたコードをコピーしながら慎重に記述したのですが、やはりうまく出力されませんでした。ただ、ご教示いただいたDataFrameで動作確認を行ったところ、私の環境でも間違いなくこの通りとなりました。

途中で変更する度にcolabolatryでランタイムを再起動してセルを実行するをしており、もちろんエラーにはならないのですが…本当に申し訳ありません。

これに懲りず、今後ともご指導いただけますと幸いです。
いつも本当にありがとうございます。