regex (默认 True): 指定 pat 是否应被视为正则表达式。如果设为 False，pat 将被视为普通字符串，且不会应用任何正则表达式特殊字符的匹配规则。使用案例 根据上面的数据表，我们查找姓名中包含张的学生信息，需要输入代码：df = df.loc[df.姓名.str.contains('张')]数据表中缺失值的处理 筛选的列中有缺失值...
Series.str.contains用于检测一个字符串列中的每个元素是否包含指定的子字符串或符合特定正则表达式的模式。以下是关于pandas.Series.str.contains方法的详细使用说明: 基本语法: DataFrame/Series.str.contains(pat,case=True, flags=0, na=np.nan, regex=True) 参数说明: pat: 要查找的字符串或正则表达式模式。这...
regex:是否将pat参数视为正则表达式,默认为True。 使用Pandas的str.contains函数可以实现很多功能,例如: 在文本数据中查找特定的关键词或模式。 过滤数据集中符合特定条件的行。 对字符串进行分类或标记。 在云计算领域中,可以将Pandas的str.contains函数应用于日志分析、文本挖掘、数据清洗等场景。例如,在日志分析中,...
PandasSeries.str.contains()函数用于测试序列或索引的字符串中是否包含模式或正则表达式。函数根据给定的模式或正则表达式是否包含在Series或Index的字符串中,返回boolean Series或Index。 语法:Series.str.contains(pat,case = True,flags = 0,na = nan,regex = True) 参数: pat:字符序列或正则表达式。 case:如果...
#所以针对特殊符号,默认情况下我们必须使用转义符,或者设置 regex=False ) 例1:查询电话中包含 = 的行 data[data['电话'].str.contains('=')] 例2:查询电话中非数字数据 data.loc[data['电话'].astype(str).str.contains('\D'),'电话'] 例3:查询其他中包含 . 的行 data.loc[data['其他'].astype...
’’‘Series.str.contains(pat,case = True,flags = 0,na = nan,regex = True)’’' 测试pattern或regex是否包含在Series或Index的字符串中。 返回布尔值系列或索引,具体取决于给定模式或正则表达式是否包含在系列或索引的字符串中。 pat : str类型 ...
,是为了对数据进行正则表达式的匹配和替换操作。regex模块提供了一组函数,可以在Series或DataFrame中的文本数据上执行复杂的模式匹配和替换操作。 具体来说,regex模块提供了以下几个...
>>>s1.str.contains('\\d', regex=True)0False1False2False3True4NaN dtype:object 当regex设置为 True 时,确保pat不是文字模式。请注意,在以下示例中,可能只期望s2[1]和s2[3]返回True。但是,“.0”作为正则表达式匹配任何后跟 0 的字符。 >>>s2 = pd.Series(['40','40.0','41','41.0','35']...
str.contains(r'ap', regex=True)]在这个例子中,我们创建了一个包含字符串列A的DataFrame对象df。然后使用str.contains方法来匹配包含子字符串’ap’的行。这里使用了正则表达式r’ap’,其中r表示原始字符串,ap表示匹配任何以’a’开头和以’p’结尾的字符串。最后,我们选择了匹配到的行并存储在filtered_df中,...
regex 如何在Pandas Dataframe 中使用str.contains()和多个表达式它们应该是一个正则表达式，并且应该在一...