例如,以下代码将返回一个新的DataFrame,其中只包含’Column1’中包含字符串’apple’且’Column2’中包含字符串’juice’的行: df[(df['Column1'].str.contains('apple') & df['Column2'].str.contains('juice'))] 这些示例代码展示了pandas库中str.contains()方法的强大功能,它使我们能够轻松地在DataFrame...
As we can see in the output, the Series.str.contains() function has returned a series object of boolean values. It is true if the passed pattern is present in the string else False is returned. Example #2:Use Series.str.contains a () function to find if a pattern is present in the...
str.contains(target_string)] # 打印筛选后的结果 print(filtered_df) 在上面的示例中,我们首先创建了一个示例DataFrame df,其中包含姓名、年龄和城市等列。然后,我们定义了要筛选的特定字符串 target_string。接下来,我们使用布尔索引和str.contains()方法来筛选出不包含特定字符串的行。~ 符号用于反转条件,即筛选...
search_for_these_values = ['Honda', 'Toy', 'Ford Focus', 'Audi A4 2019'] pattern = '|'.join(search_for_these_values) df['Match'] = df["Brand"].str.contains(pattern, na=False) Print df: print(df) Brand Price Liscence Plate Match 0 Honda Civic 22000 ABC 123 True 1 Toyota...
contains :包含某个字符 startswith:以字符开头 endswith:以字符结尾 模拟数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=pd.DataFrame({"name":["xiao ming","Xiao zhang",np.nan,"sun quan","guan yu"],...
访问器可以多个连接使用。如 df.col.str.lower.str.upper ,这个和 Dataframe 中的一行操作是一个原理 下面正式介绍文本的各种骚操作,基本可以涵盖日常95%的数据清洗需要了,一共 8 个场景。 以下操作均基于下面的数据: import pandas as pd import numpy as np ...
DataFrame({0:['1','3','5'],1:['5','b',None]},dtype='string'),na_rep='*') 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 0 ab15 1 *3b 2 d5* dtype: string 多个Series拼接 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 s.str.cat([s+'0',s*2]) 代码语言:...
如果表达式是 Eager 执行,则会多余地对整个 DataFrame 执行 groupby 运算,然后按 Category 筛选。 通过惰性执行,DataFrame 会先经过筛选,并仅对所需数据执行 groupby。 4)表达性 API 最后,Polars 拥有一个极具表达性的 API,基本上你想执行的任何运算都可以用 Polars 方法表达。 相比之下,Pandas 中更复杂的运算通...
这时只需给contains传入字符串'B'即可得到布尔数组data.columns.str.contains('B')array([False,True,...