在使用 `pandas` 库中的 `str.contains` 方法创建新列时,如果遇到“值的长度与索引的长度不匹配”的错误,通常是因为 `str.contains` 方法返回的结果与原始 DataF...
importpandasaspd df={'姓名':[' 黄同学','黄至尊','黄老邪 ','陈大美','孙尚香'],'英文名':['Huang tong_xue','huang zhi_zun','Huang Lao_xie','Chen Da_mei','sun shang_xiang'],'性别':['男','women','men','女','男'],'身份证':['463895200003128433','429475199912122345','42093419...
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 values，让人...
#模块导入 importpandas as pd importnumpy as np #路径设置 source_data=r"E:/360MoveData/Users/B/Desktop/pandas_test.xlsx" out_put=r"E:/360MoveData/Users/B/Desktop/output_data.xlsx" #筛选条件设置 t1=data1["门店属性"].str.contains("直营") t2=data1["订单状态"].str.contains("已完成"...
在Python的pandas库中,我们可以方便地利用DataFrame的列名和str.contains()方法来实现这一功能。此外,百度智能云文心快码(Comate)作为一个高效的智能写作工具,也可以辅助我们优化代码和解释,提高工作效率。文心快码详情链接:https://comate.baidu.com/zh。 首先,我们需要导入pandas库: import pandas as pd 接下来,我们...
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...
Example #1:Use Series.str.contains a () function to find if a pattern is present in the strings of the underlying data in the given series object. Python3 # importing pandas as pd importpandas as pd # importing re for regular expressions ...
Series.str可用于以字符串形式访问系列的值并对其应用几种方法。 PandasSeries.str.contains()函数用于测试模式或正则表达式是否包含在“系列”或“索引”的字符串中。函数根据给定的模式或正则表达式是否包含在Series或Index的字符串中,返回boolean Series或Index。
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...
Python | Pandas series . str . contains() 原文:https://www . geesforgeks . org/python-pandas-series-str-contains/ Series.str 可用于以字符串形式访问系列的值,并对其应用几种方法。pandasSeries . str . contains()函数用于测试模式或正则表达式是否包含 开发文