由于str1中包含了str2,所以条件成立,输出相应的结果。 示例3:自定义类中的__contains__方法 除了字符串,我们还可以在自定义的类中实现__contains__方法。这样,我们可以通过in运算符来检查自定义对象是否包含某个元素。 # 示例3:自定义类中的__contains__方法classMyList:def__init__(self,data):self.data=...
df['name'].str.contains('|'.join(List)) # 'a|b|c|d' 构建正则表达式 1. 2. 3. 判断数据框(所有行列)是否包含某关键词 mask = df.select_dtypes(include=[object]).stack().str.contains('key_word').unstack() df[mask.any(axis=1)] # 按行 # select_dtypes 选择object类型的字段 # df....
1、列名中含有 'Top' 的列 idx = df.columns.str.contains('Top')#布尔索引df.columns[idx] 注:df[df.columns[idx]] 即可在源数据框中选取指定的列。 2、选取以 ‘Top’ 开始,以‘share’结尾的列名称 idx = df.columns.str.contains('^Top.+share$', regex=True) df.columns[idx] 3、选取名称为...
s2.str.contains('.0', regex=True)# 有误# 可以通过设置 regex=False 使正则表达式不生效 3.高级用法 构建正则表达式,再进行多个匹配 # 匹配多个List= ['a','b','c','d'] df['name'].str.contains('|'.join(List))# 'a|b|c|d' 构建正则表达式 判断数据框(所有行列)是否包含某关键词 mask =...
action_amount(df, player_list, 'call') 值得注意的是,len(df[df['entry'].str.contains('(danny G).*(call)', regex=True)])返回正确的值(我正在使用正则表达式,因为我要查找的两个词在同一行中,中间有一堆不同的字符)。 该问题似乎与尝试将值循环到str.contains. 我如何遍历列表并打印姓名以及该人...
筛选时可与前章数据选取结合，使用方括号内list选取多列。选择某列等于多个数值或字符串时，使用df.isin()方法，传入一个list。常用的字符串模糊筛选，类似SQL中的like，用pandas的.str.contains()实现。使用|进行多个字符串条件筛选时，确保其在引号内，不可用于&。.str作用是将'Series'转换为类似...
isin()括号里面应该是个list。 ——— 2017.10.13添加 其实平时用的最最多的筛选,应该是字符串的模糊筛选,在SQL语音里用的是like。在pandas里面我们可以用.str.contains() 当然也可以用‘|’进行多个条件筛选: 注意,这个‘|’是在引号内的,而不是将两个字符串...
python str contains方法 Python的str类有一个内置的contains方法来检查一个字符串是否包含另一个字符串。contains方法返回一个布尔值,如果目标字符串出现在原始字符串中,则返回True,否则返回False。 下面是使用contains方法的示例代码: ```python string = "Hello, world!" substring = "world" if substring in ...
check=df_1['website'].str.contains(df_2['website'].tolist()[i]) 我现在面临的问题是,如果第一个df在第二个df中部分包含字符串,那么我会收到假阳性。 例如,我正在寻找df_2‘find’中的以下字符串是否包含在df_1‘网站’中。 sample_text_to_check ...
isin(list_one))] print(a) 另外一个筛选字符的(含有的形式): import pandas as pd df = {'地址':['北京','上海','长沙','北京省会','广州市区'],'table':['user','student','course','sc','book']} df = pd.DataFrame(df) print(df) print('===') citys = ['北京', '天津', '...