Clean data in pandas
<p>I have the following dataframe:</p>

<pre><code>    Datum   Unternehmen     Event
0   9 Termine vom 01.01.2016 bis zum 31.12.2017     9 Termine vom 01.01.2016 bis zum 31.12.2017     NaN
1   9 Termine vom 01.01.2016 bis zum 31.12.2017     NaN     NaN
2   Datum   Unternehmen     Event
3   12.05.2017  ADIDAS AG   Dividenden
4   09.11.2017  ADIDAS AG   Ergebnisberichte
5   03.08.2017  ADIDAS AG   Ergebnisberichte
6   11.05.2017  ADIDAS AG   Hauptversammlung
7   04.05.2016  ADIDAS AG   Ergebnisberichte
8   03.03.2016  ADIDAS AG   Ergebnisberichte
9   04.08.2016  ADIDAS AG   Ergebnisberichte
10  03.11.2016  ADIDAS AG   Ergebnisberichte
11  12.05.2016  ADIDAS AG   Hauptversammlung
</code></pre>

<p>And I want to keep the rows(!) with an apparent date only.  </p>

<p>At the moment, I am iterating with <code>df.iterrows()</code> and check the value with a regular expression (<code>r'^[\d.]+$'</code>) but I wonder if there's a more "pythonic way" as <code>iterrows()</code> is very slow when applied to a couple of hundred dataframes.</p>

<p>I was looking for:</p>

<pre><code>df[df['Datum'].str.contains("^[\d.]+$")]
</code></pre>

<p>Which selects the row according to the expression in the <code>.contains()</code> function.</p>

python pandas