首先,你需要有一个pandas DataFrame。这里我们假设你已经有一个DataFrame df,其中包含了你想要搜索的列。 指定需要查找的字符串: 确定你想要查找的字符串,比如 target_string。 使用pandas的str.contains()方法查找包含指定字符串的列: 使用str.contains()方法查找DataFrame中某列包含指定字符串的行。这个方法会返回一...
import pandas as pd # 示例DataFrame df = pd.DataFrame({ 'column_name': ['foo', 'bar', 'target_string', 'baz', 'target_string_another'] }) # 使用str.contains()筛选出包含特定字符串的行 filtered_df = df[df['column_name'].str.contains('target_string', na=False)] print(filtered_d...
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...
df.iloc[:,0].str.contains('用来筛选的字符串') 筛选可以直接利用[ ]来完成: df[df.iloc[:,0].str.contains('用来筛选的字符串')] 同理,可以使用str函数来对DataFrame的的行/列做对于字符串的操作: s.str.lower() s.str.upper() s.str.len() s.str.strip() s.str.split(' ') s.str.repla...
DataFrame.filter(items=None, like=None, regex=None, axis=None) #items对列进行筛选 #regex表示用...
2、使用str的startswith、contains等得到bool的Series可以做条件查询 condition = df["ymd"].str.starts...
首先把需要筛选的列转化为pandas.core.strings.StringMethods,然后再用contains函数来得到布尔值的 （因为直接取行/列为Series对象，而不能直接对Series对象使用contains）Series：筛选可以直接利用[ ]来完成：同理，可以使用str函数来对DataFrame的的行/列做对于字符串的操作：s.str.lower()s.str.upper()...
df = pd.DataFrame(data) 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DataFra...
认为这将是直截了当的,但在寻找一种优雅的方式来同时搜索数据框中的所有列以进行部分字符串匹配时遇到了一些麻烦。基本上,我将如何一次将 df['col1'].str.contains('^') 应用于整个数据框并过滤到包含匹配记录的任何行? 原文由 horatio1701d 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 python...