print_line() # str.contains 字符串包含查询; 经常用在长字符串中; print(df.loc[df['key'].str.contains('A'), :]) """ key data 0 A 0 3 A 5 6 A 10 """ print_line() # where, 不满足条件的被赋值(默认赋空值) cond = df['key'] =='A' print(df['key'].where(cond, inplac...
**字符包含string contains 针对字符型字段,使用DataFrame内置的.str.contains('xxxx')方法。 >>df['c']=['asdf','zxcv','asdf1','zxcv1','qwer','qwer2','xcvb','xcvb2','poiu','poiu3']>>df a b c11110asdf22100zxcv3390asdf14480zxcv15570qwer6660qwer27750xcvb8840xcvb29930poiu101020poiu3>>df...
import pandas as pd # 创建一个DataFrame对象 df = pd.DataFrame({'name': ['alice', 'bob', 'charles'], 'age': [25, 30, 35]}) # 检查'name'列中的元素是否包含'li' mask = df['name'].str.contains('li') # 用布尔掩码筛选出满足条件的行 filtered_df = df[mask] # 查看筛选后的结果...
方法一:创建时,显式请求stringdtype即:pd.Series(data,dtype="string")或者dtype=pd.StringDtype(),这种方式和np.array()里面显示指定数据类型完全一样。 方法二:Series=Series.astype("string") or astype(pd.StringDtype())Note:astype用处广泛:astype(int|float|"int"|"float32"等) 2、字符串处理: 在将...
(data, dtype=pd.ArrowDtype(pa.string())) In [11]: ser_ad.dtype == ser_sd.dtype Out[11]: False In [12]: ser_sd.str.contains("a") Out[12]: 0 True 1 False 2 False dtype: boolean In [13]: ser_ad.str.contains("a") Out[13]: 0 True 1 False 2 False dtype: bool[...
2.contains 判断某个字符串是否包含给定字符 代码语言:javascript 复制 df["家庭住址"].str.contains("广") 3.startswith/endswith 判断某个字符串是否以…开头/结尾 代码语言:javascript 复制 # 第一个行的“ 黄伟”是以空格开头的 df["姓名"].str.startswith("黄") df["英文名"].str.endswith("...
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...
Make sure that the query string contains valid Pandas code that can be executed on the provided DataFrame df [1][2][3]. To continue talking to Dosu, mention @dosu. Author Sridevi17j commented Jul 19, 2024 @dosu, we tried multiple ways, it does not work when it comes to API or a...
dtype=pd.StringDtype() 的等价写法为 dtype='string'。 pd.NA 与 np.nan 都不等价于None,也不等价于False。if val is not pd.NA and val is not np.nan可以使用if pd.notna(val)来简化判断 当使用类似df_object['cola'].str.contains('abc', na=False))这样的函数时,一定要确保该列都为str的值...
(重要)df.loc[df['Age']>30,'Gender']='Good'#不能赋值,这个还是一个DataFramedf.query('Age>30 & Gender == "M"')#三个条件筛选,‘Name’列包含vi或者‘ri’数据,同时‘Age’大于37df.query('Name.str.contains("vi|ri") & Age>37')df.query('Name.isin(["Amy"])')df.query('“Amy” ...