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 ...
4. 使用str.index()方法判断 str.index()方法与find()方法类似,但如果找不到子字符串,会引发ValueError异常。 # 使用 str.index() 方法判断try:position=target_string.index(substring)print(f"'{substring}' found at position{position}.")exceptValueError:print(f"'{substring}' not found in the target ...
在这个例子中,我们调用str1对象的__contains__方法,传入str2作为参数。由于str1中包含了str2,所以__contains__方法返回True。 示例2:使用in运算符检查字符串是否包含另一个字符串 __contains__方法实际上是为了支持in运算符的使用而存在的。我们可以直接使用in运算符来检查一个字符串是否包含另一个字符串,而无需...
代码示例如下：python import pandas as pd data=pd.read_excel(filename).fillna('-')df=data.loc[data['分组'].str.contains('支付')]上述代码能顺利筛选出包含 '支付' 字样的 '分组' 字段。但有时会遇到意外的错误，如 ValueError: Cannot mask with non-boolean array containing NA / NaN...
大家都知道,pandas处理Excel文件是非常得心应手的,比如做筛选,实在太方便了。 一般是这么搞筛选的。比如我们要筛选一个叫分组的字段里面带支付字样的。 import pandas as pd data=pd.read_excel(filename).fillna('-') #fillna就是替换NA的单元格 df=data.loc[data['分组'].str.contains('支付')] #获取包...
✅ 最佳回答: 使用and组合条件,使用not否定第二个条件: color1 = "Mercedes 123" color2 = "Green not sold" #--- Applying the condition df['check'] = df['check'].mask(df['Details'].str.contains('Mercedes') and not df['Details'].str.contains('123'), color1) 本站...
原因1:str.contains()不直接支持对象里边的括号,因为括号是正则表达式之一。 解决办法: a = ['A\(上海\)AAA','BB\(上海\)BB','CCC']#使用转义符 “\”#或者a = ['A.上海.AAA','BB.上海.BB','CCC'] b= df[df.name.str.contains('|'.join(a))]print(b)#结果如下:name#没有UserWarning了...
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分别引起来。’&‘在这里不能用。 如果中间的.str不用的话,就会出错,提示‘Series’数组没有‘contains...
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[DF.col.str.contains("foo")] 但是,这会失败,因为某些元素是 NaN: ValueError:无法使用包含 NA / NaN 值的向量进行索引 所以我求助于混淆 DF[DF.col.notnull()][DF.col.dropna().str.contains("foo")] 有没有更好的办法? 原文由 Emre 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 python...