在Python中,我们经常需要判断一个字符串是否包含另一个字符串。虽然Python没有专门的str.contains函数,但我们可以通过多种方法实现这一功能,比如使用in运算符、str.find()方法、str.index()方法等。本文将指导您如何使用这些方法,并逐步解释每一个步骤。 实现步骤 以下是实现字符串包含功能的流程: 步骤详细说明 1. ...
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 string: print("Substring is present in the string.") else: print("Substring is not present in ...
b= df[df.name.str.contains('|'.join(a))]print(b) 分析: 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.cont...
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=datadef__contains__(self,item):returniteminself.data...
在pandas中使用str.contains而不是.isin ,主要是针对字符串的模糊匹配操作。 str.contains是pandas中Series对象的一个方法,用于在字符串中进行模糊匹配查找。它接受一个正则表达式作为参数,返回一个布尔值Series,表示对应位置是否存在匹配。可以用于快速筛选出包含特定字符或模式的字符串。 相比之下,isin方法是用于判断S...
df=data.loc[data['分组'].str.contains('支付')] #获取包含支付两个字的分组 1 2 3 一般这样是完美的,但是偶尔会有这样的报错,不知道大家见过没有。 ValueError: Cannot mask with non-boolean array containing NA / NaN values 这是什么报错呢,网上竟然没知道想要的答案,自己摸索了1个小时,才明白。这里...
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执行给定输入操作的次数?
熊猫(Pandas)是一个流行的Python数据分析库,其中的str.contains函数用于在字符串列中查找特定的子字符串。为了让str.contains函数更快,可以考虑以下几个方面: 使用向量化操作:熊猫库的优势之一是它支持向量化操作,即对整个列进行操作而不是逐行处理。因此,可以将str.contains函数应用于整个字符串列,而不是逐行处理。这...
’’‘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 ...
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...