您可以创建一个正则表达式来与str.contains一起使用：
Excel - TEXTJOIN function 1...- - - - 4 - - - 在开始,我们曾经使用INDEX + MATCH的方式,但是没有成功,一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数,他可以显示值,也可以显示值的标题,还可以多个列有值的时候同时...
在Python中,对pandas系列使用循环中的contains是指使用pandas库中的Series或DataFrame对象的contains()方法来检查元素是否包含在该对象中。 具体来说,contains()方法用于检查Series或DataFrame对象中的每个元素是否包含指定的子字符串或子元素。它返回一个布尔值的Series,指示每个元素是否包含子字符串或子元素。 使用循环...
利用df.apply(fun,axis=1)对每行数据遍历判断是否包含4或者5，当if value==4 or value==5时，则r...
# 按照分类值的数量和频率对数据进行分类 if len(data['category'].cat.categories) == 2: if data['category'].value_counts().iloc[0]/len(data) > 0.75: print("数据倾斜,建议选用其他变量") else: print("数据适合二分类问题") elif len(data['category'].cat.categories) > 2: if len(data)...
Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) Parameters | --- | data : array-like, Iterable, dict, or scalar value | Contains data stored in Series. If data is a dict, argument order is | maintained. | index : array-like or Index (1d) | Va...
] < value2)] # 根据条件筛选列 selected_columns = df.loc[:, df.columns.str.contains('...
Python在数据处理和准备方面一直做得很好,但在数据分析和建模方面就差一些。pandas帮助填补了这一空白,使您能够在Python中执行整个数据分析工作流程,而不必切换到更特定于领域的语言,如R。 与出色的 jupyter工具包和其他库相结合,Python中用于进行数据分析的环境在性能、生产率和协作能力方面都是卓越的。
results = df['grammer'].str.contains("Python") # 提取列名 df.columns # 查看某列唯一值(种类) df['education'].nunique() # 删除重复数据 df.drop_duplicates(inplace=True) # 某列等于某值 df[df.col_name==0.587221] # df.col_name==0.587221 各行判断结果返回值(True/False) ...
str.contains() 判断是否存在某个字符,返回的是布尔值。 find() str.find("-")检测字符串中是否包含"-",如果包含,则返回该子字符串开始位置的索引值;如果不包含,则返回-1。 学完基本的字符串操作方法,我们来看一下如何结合NumPy来提高字符串操作的效率。