文本包含通过 contains 方法实现,返回布尔值,一般和 loc 查询功能配合使用,参数: pat : 匹配字符串,支持正则表达式 case : 是否区分大小写, True 表示区别 flags : 正则库 re 中的标识,比如 re.IGNORECASE na : 对缺失值填充 regex : 是否支持正则,默认 True 支持 df.Email.str.contains('jordon|com',na='...
如果False ,则返回包含字符串列表的系列/索引。 regex:布尔值,默认无。确定 passed-in 模式是否为正则表达式: 如果True ,假设 passed-in 模式是正则表达式 如果False ,则将模式视为文字字符串。 如果None 和 pat 长度为 1,则将 pat 视为文字字符串...
regex: 是否支持正则,默认True支持 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.Email.str.contains('jordon|com',na='*') --- 0 True 1 False 2 True 3 True 4 * 5 True # df.loc[df.Email.str.contains('jordon|com', na=False)] --- name Age level Email @position 0 jordon 1...
df_filtered = df[df['column_name'].str.contains("your_string", regex=False)]```2.空值(NaN...
StringDtype 扩展类型。 我们建议使用StringDtype来存储文本数据。 在pandas 1.0 之前,object dtype 是唯一的选项。这在很多方面都是不幸的: 你可能会在object dtype 数组中意外存储字符串和非字符串的混合。最好有一个专用的 dtype。 object dtype 会破坏 dtype 特定的操作,比如DataFrame.select_dtypes()。没有...
or and in string regex use | as or df.columns[df.columns.str.contains('rnk|rank')where np.where, condition, if true value, if false value np.where(df.index.isin(idxs),df.index,'') np.log2 + where np.log2(df['value'],where=df['value']>0)...
dtype: string >>> s.str.capitalize() # 首字母大写 0 A 1 B 2 Aaba 3 Baca 4 <NA> 5 Cat dtype: string >>> s.str.swapcase() # 大小写互换 0 a 1 b 2 aABA 3 bACA 4 <NA> 5 CAT dtype: string >>> s.str.casefold() # 转为小写,支持其他语言 ...
pd.Series(["1", "2", "3a", "3b", "03c", "4dx"],dtype="string",).str.match(pattern) match、fullmatch和contains之间的区别在于严格性: fullmatch测试整个字符串是否与正则表达式匹配; match是否存在从字符串的第一个字符开始的正则表达式的匹配; ...
您必须在str.contains上禁用regex,因为+表示一个或多个字符: >>> df[df['fileName'].str.contains("X+0Y-1-0", regex=False)] fileName 0 data/0001_X+0Y-1-0.txt 1 data/0001_X+0Y-1-0.txt 2 data/0001_X+0Y-1-0.txt 3 data/0001_X+0Y-1-0.txt 4 data/0001_X+0Y-1-0.txt...
regex.findall(text)# cj,匹配所有满足要求的, 并返回列表 [' ','\t ',' \t'] To avoid unwanted escaping with \ in a regular expression, use raw string literals(原生字面符) liker'C:\x'instead of the equivalent'C:\x' Creating a regex object withre.complieis highly recommended if you ...