如何通过正则表达式过滤熊猫行

我想在其中一列上使用正则表达式干净地过滤数据框架。

举个例子:

In [210]: foo = pd.DataFrame({'a' : [1,2,3,4], 'b' : ['hi', 'foo', 'fat', 'cat']})
In [211]: foo
Out[211]: 
   a    b
0  1   hi
1  2  foo
2  3  fat
3  4  cat

我想用正则表达式将行过滤为以f开头的行。第一:

In [213]: foo.b.str.match('f.*')
Out[213]: 
0    []
1    ()
2    ()
3    []

这不是很有用。然而，这将得到我的布尔索引:

In [226]: foo.b.str.match('(f.*)').str.len() > 0
Out[226]: 
0    False
1     True
2     True
3    False
Name: b

所以我可以通过以下方式进行限制:

In [229]: foo[foo.b.str.match('(f.*)').str.len() > 0]
Out[229]: 
   a    b
1  2  foo
2  3  fat

这让我人为地把一个组放入正则表达式中，这似乎不是一个干净的方法。还有更好的办法吗?

当前回答

使用str切片

foo[foo.b.str[0]=='f']
Out[18]: 
   a    b
1  2  foo
2  3  fat

2018-12-30 03:12:39

其他回答

用contains代替:

In [10]: df.b.str.contains('^f')
Out[10]: 
0    False
1     True
2     True
3    False
Name: b, dtype: bool

2013-03-11 07:27:34

已经有一个字符串处理函数Series.str.startswith()。你应该试试foo[foo.b.s str. startwith ('f')]。

结果:

    a   b
1   2   foo
2   3   fat

我想你所期望的。

或者，您可以使用包含正则表达式选项。例如:

foo[foo.b.str.contains('oo', regex= True, na=False)]

结果:

    a   b
1   2   foo

na=False是为了防止在nan, null等值的情况下出现错误

2017-06-02 18:57:45

使用dataframe进行多列搜索:

frame[frame.filename.str.match('*.'+MetaData+'.*') & frame.file_path.str.match('C:\test\test.txt')]

2015-06-26 15:10:26

编写一个布尔函数检查正则表达式，并在列上使用apply

foo[foo['b'].apply(regex_function)]

2018-02-20 11:35:55

使用Python内置的编写lambda表达式的能力，我们可以通过任意的正则表达式操作进行过滤，如下所示:

import re  

# with foo being our pd dataframe
foo[foo['b'].apply(lambda x: True if re.search('^f', x) else False)]

通过使用re.search，你可以通过复杂的正则表达式风格的查询进行过滤，在我看来，这是更强大的。(因为str.contains相当有限)

同样重要的是:你想要你的字符串以一个小的'f'开头。通过使用正则表达式f.*，您可以在文本中的任意位置匹配f。通过使用^符号，可以显式地表示希望它位于内容的开头。所以使用^f可能是一个更好的主意:)

2021-11-22 11:25:47

如何通过正则表达式过滤熊猫行

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