如何将此 SQL 语句转换为 Python：MID？子串？

Question

我正在尝试通过子字符串过滤 Python DataFrame。在 SQL 中执行此操作非常简单直接，但我很难将此逻辑转换为 Python 代码。

这是 SQL 代码：

SELECT * FROM [oe.data.0.Current]
WHERE  substring([series_id],5,2) = '50'
OR substring([series_id],5,5) = '72400';

所以基本上我想通过第 5 和第 6 个字符位置以及第 5 到第 9 个字符位置中的特定字符值过滤“series_id”列。

我不明白 MID 或 SUBSTRING 如何转换为 DataFrame。

如何在 DataFrame 中获取此 SQL 查询的结果？

Answer 1

你可以只映射它并使用 lambda 函数：

df[df['series_id'].map(lambda x: x[4:6]=='50' or x[4:9]=='72400')]

可能有更好的解决方案，但这是我在类似情况下使用的。

编辑

我发现还有另一种解决方案，它对我来说看起来更干净，如果没有别的。 Pandas 实际上有一些用于处理一系列字符串的内置函数： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/text.html

在您的情况下，我认为 contains 函数 - 与正则表达式结合使用，或者 slice 函数都可以很好地工作。示例：

df[(
    (df['series_id'].str.slice(4,5)=='50') |
    (df['series_id'].str.slice(4,9)=='72400')
)]

或包含：

df[df['series_id'].str.contains(r'.{4}((50)|(72400))')]