2.3 query函数:df.query("(column_name1 == ‘str1’) & (column_name2 == ‘str2’)") 根据query中引入的不同字段(str1,str2等)和条件,筛选出同时能满足这些要求的数据记录 2.4 contains函数:df[df[“column_name”].str.contains(“str”)] 筛选出所有含有(str)的数据记录, 用法类似于sql中的"co...
dataframe应用str.contains+将多列连接成一列 写在最前面 python - 'dataframe' 对象没有属性 'str' 问题 最佳答案 解决方案应该是将列连接在一起: Python基础-TypeError:takes 2 positional arguments but 3 were given python .loc ValueError: Boolean array expected for the condition, not object 完善:深入理...
我们可以使用str.contains()方法来筛选DataFrame。例如,筛选出名字中包含字母’e’的行: importpandasaspd data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'Age':[24,27,22,32,29],'City':['New York','Los Angeles','Chicago','Houston','Phoenix'],'Salary':[70000,80000,60000,90000,8...
7、数据筛选之--contains #7、contains筛选学号中包含2022的 df_2022 = df[df["学号"].str.contains("2022")] print('2022级成绩:\n',df_2022) 附源代码: import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) ...
现在,我们可以使用str.contains()方法来检查DataFrame中的每一行是否包含指定的字符串。以下是一个示例,检查’Column1’中的每一行是否包含字符串’pie’: df['Column1'].str.contains('pie') 这将返回一个布尔序列,表示每一行是否包含指定的字符串。利用这个布尔序列,我们可以过滤DataFrame,只保留包含指定字符串的...
首先,让我们创建一个示例DataFrame,以便演示str.contains()和多列连接的操作。我们将使用以下示例数据: import pandas as pd data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella'], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'San Francisco', 'Las Vegas'], 'Email': ['...
我有一个包含三行的 df(Pandas Dataframe): {代码...} 函数 df.col_name.str.contains("apple|banana") 将捕获所有行: {代码...} 如何将 AND 运算符应用于 str.contains() 方法,以便它只获取同时...
定义条件:我们定义了两个条件,分别表示女性且年龄大于等于30岁,以及男性且年龄小于40岁。 计算出现次数:我们使用apply函数和lambda表达式来计算每个条件的出现次数。 参考链接 Pandas官方文档 Pandas条件过滤教程 通过上述步骤和示例代码,你可以轻松地在DataFrame中基于多个条件计算出现次数。如果你遇到任何问题或需要进一...
# 选择某列等于多个数值或者字符串 last_loan_df[last_loan_df['custid'].isin([1,2,3,4,5])] 字符串的模糊筛选 一. .str.contains() # 选含有wqbin|bin的行 df.loc[df['name'].str.contains('wqbin|bin']] # 选不含wqbin或bin
使用str.contain方法创建新的列:df['new_column'] = df['column_name'].str.contains('substring')其中,'column_name'为原始列的名称,'substring'为要判断的子字符串,'new_column'为新创建的列的名称。 查看结果:print(df) 分组: 可以使用str.contain方法对DataFrame进行分组操作,将包含指定子字符串的行分为...