我有一个熊猫DataFrame,其中包含一列字符串值。我需要根据部分字符串匹配来选择行。
类似于这个成语:
re.search(pattern, cell_in_question)
返回布尔值。我熟悉df[df['A']==“helloworld”]的语法,但似乎找不到一种方法来处理部分字符串匹配,比如“hello”。
我有一个熊猫DataFrame,其中包含一列字符串值。我需要根据部分字符串匹配来选择行。
类似于这个成语:
re.search(pattern, cell_in_question)
返回布尔值。我熟悉df[df['A']==“helloworld”]的语法,但似乎找不到一种方法来处理部分字符串匹配,比如“hello”。
当前回答
对于包含特殊字符的字符串,使用contains效果不佳。尽管找到了工作。
df[df['A'].str.find("hello") != -1]
其他回答
对于包含特殊字符的字符串,使用contains效果不佳。尽管找到了工作。
df[df['A'].str.find("hello") != -1]
这是我最后为部分字符串匹配所做的。如果有人有更有效的方法,请告诉我。
def stringSearchColumn_DataFrame(df, colName, regex):
newdf = DataFrame()
for idx, record in df[colName].iteritems():
if re.search(regex, record):
newdf = concat([df[df[colName] == record], newdf], ignore_index=True)
return newdf
如果有人想知道如何执行相关问题:“按部分字符串选择列”
Use:
df.filter(like='hello') # select columns which contain the word hello
若要通过部分字符串匹配来选择行,请将axis=0传递到筛选器:
# selects rows which contain the word hello in their index label
df.filter(like='hello', axis=0)
矢量化字符串方法(即Series.str)允许您执行以下操作:
df[df['A'].str.contains("hello")]
这在熊猫0.8.1及以上版本中可用。
df[df['A'].str.contains("hello", case=False)]