是只有Series可以使用吗，DataFrame是否可以使用这种方法

是的，这种方法同样适用于DataFrame。您可以使用 Pandas 的 `applymap` 方法，将每个元素应用一个函数，该函数将非数字替换为空字符串。具体来说，您可以先定义一个函数，该函数接受一个字符串为输入，返回一个只包含数字的字符串。然后，您可以使用`applymap`方法将该函数应用到DataFrame的每个元素上。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含数字和非数字的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['000001.XSHE', 'ABC123', '123DEF'], 'B': ['000002.XSHE', 'XYZ456', '789GHI']})

# 定义一个函数，将非数字替换为空字符串
def remove_non_digits(s):
    return ''.join(filter(str.isdigit, str(s)))

# 将函数应用到 DataFrame 的每个元素上
df = df.applymap(remove_non_digits)

print(df)

这段代码会输出一个包含混合数据中的数字的 DataFrame，其中非数字已经被删除了。同样的，'000001.XSHE' 变成了 '000001'，'ABC123' 变成了 '123'，'123DEF' 变成了 '123'，'000002.XSHE' 变成了 '000002'，'XYZ456' 变成了 '456'，'789GHI' 变成了 '789'。

相关问题

要将一个 Pandas Series 追加到 Pandas DataFrame 使用concat方法

是的，可以使用 `concat` 方法将 Pandas Series 追加到 Pandas DataFrame。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 创建 Series
s = pd.Series([7, 8, 9])

# 使用 concat 将 Series 追加到 DataFrame
df = pd.concat([df, s], axis=1)

print(df)

这将输出以下内容：

   A  B  0
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

请注意，`axis` 参数用于指定沿哪个轴连接。在这个例子中，我们将 `axis` 设置为 1，表示将 Series 追加为 DataFrame 的一列。如果您需要将 Series 追加为 DataFrame 的一行，那么可以将 `axis` 设置为 0。

只有一列的dataFrame数据不能使用iloc函数吗

使用`iloc`函数一定可以操作只有一列的DataFrame数据，但是需要注意一下几点：

1. 对于只有一列的DataFrame数据，需要使用`iloc[:,0]`来获取该列；

2. `iloc`函数返回的是一个Series，而不是DataFrame。

举例说明：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3]})
print(df)

# Output:
#    A
# 0  1
# 1  2
# 2  3

col = df.iloc[:,0]
print(col)

# Output:
# 0    1
# 1    2
# 2    3
# Name: A, dtype: int64

可以看到，使用`iloc[:,0]`获取到了DataFrame中的第一列，并返回一个Series对象。