pandas+数据框 – select部分string
我有一个DataFrame有4列其中2包含string值。 我想知道是否有一种方法来select基于对特定列的部分string匹配的行？
换句话说，一个函数或lambda函数会做类似的事情
re.search(pattern, cell_in_question)
返回一个布尔值。 我熟悉df[df['A'] == "hello world"]的语法，但似乎无法find与部分string匹配相同的方法，例如'hello' 。
有人能指出我正确的方向吗？
基于github问题＃620 ，看起来你很快就可以做到以下几点：
df[df['A'].str.contains("hello")]
更新： 向量化的string方法（即Series.str）可在pandas 0.8.1及更高版本中使用。
我在ipython笔记本上使用macos上的pandas0.14.1。 我尝试了上面的build议行：
df[df['A'].str.contains("Hello|Britain")]
并得到一个错误：
"cannot index with vector containing NA / NaN values"
但是当“== True”条件被添加时它工作得很好，像这样：
df[df['A'].str.contains("Hello|Britain")==True]
快速提示：如果您想根据索引中包含的部分string进行select，请尝试以下操作：
df['stridx']=df.index df[df['stridx'].str.contains("Hello|Britain")]
假设你有下面的DataFrame ：
>>> df = pd.DataFrame([['hello', 'hello world'], ['abcd', 'defg']], columns=['a','b']) >>> df ab 0 hello hello world 1 abcd defg
您总是可以在lambdaexpression式中使用in运算符来创build您的filter。
>>> df.apply(lambda x: x['a'] in x['b'], axis=1) 0 True 1 False dtype: bool
这里的技巧是在apply使用axis=1选项来将元素逐行传递给lambda函数，而不是逐列传递。
如果有人想知道如何执行相关的问题： “通过部分stringselect列”
使用：
df.filter(like='a')
这是我最终做的部分string匹配。 如果有人有这样做的更有效的方式请让我知道。
def stringSearchColumn_DataFrame(df, colName, regex): newdf = DataFrame() for idx, record in df[colName].iteritems(): if re.search(regex, record): newdf = concat([df[df[colName] == record], newdf], ignore_index=True) return newdf
除了“传统”，“超凡”等更多的标准外，你如何过滤“自由”？
df_Fixed[~df_Fixed["Busler Group"].map(lambda x: x.startswith('Liberty'))]
