>>>df[df['col_A'].str.contains('A_1')]col_Acol_B0dataA_1dataB_1 なぜなら 特定の文字列を含む場合の条件抽出 >>>df['col_A'].str.contains('A_1')0True1False2False3False だからです。 で、一方、col_Aに特定の文字列が含まれない行を調べるには下記でいけます. 特定の文字列を...
という pl.Expr で書けます(まず pl.col でcost列を指定し、それに対し str.extract で$ に続く部分を抽出する文字列処理を行い、最後に cast でInt型に変換しています)。これを色んな所で使いまわせます。# 整数に変換した列の追加 df.with_columns(pl.col("cost").str.extract("\$(.*)...
形式の '{column_name}' の部分では文字列の列が、'{column_name:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}' では datetime の列が作成されます。ここで、'yyyy'、'MM'、'dd'、'HH'、'mm'、'ss' は datetime 型の年、月、日、時、分、秒の抽出に使用されます。
列に格納できる最大文字数を指定する、 StringType() のパラメーターlengthに対するサポートを追加しました。 functions.get() のエイリアス functions.element_at() を追加しました。 functions.contains のエイリアス Column.contains を追加しました。 実験的な機能 DataFrame.alias を追加しました。
カンマ区切りの文字列を作成するには、カンマを区切り文字として使用します。 以下のコードを参照してください。 lst=["c","e","a","q"]s=",".join(lst)print(s) 出力: c,e,a,q 上記のメソッドは、文字列を含むリストにのみ制限されています。
filter関数を使って、指定レコード数を満たすグループのみ抽出しています。 グループごとに特定カラムを区切り文字で結合する 例として、グループ内の馬名を連結します。 df.groupby('レース番号')['馬名'].apply('/'.join).to_frame() ...
1,1,2,3,3)から重複の無い値を抽出するuniqueunique(c(1,1,2,3,3))1 2 3uniqueimport pandas as pdpd.DataFrame([1,1,2,3,3]).iloc[:,0].unique()array([1, 2, 3]) 文字列文字列aと文字列bを連結するpaste0paste0("a","b")"ab"+"a"+"b"'ab' ...