如何使用 AND 运算符过滤包含特定字符串值的行答案

【问题标题】：How to filter rows containing specific string values with an AND operator如何使用 AND 运算符过滤包含特定字符串值的行
【发布时间】：2018-04-17 21:58:15
【问题描述】：

我的问题是这个链接中回答得很好的问题的延伸：

How to filter rows containing a string pattern from a Pandas dataframe

我已经在下面发布了答案，当字符串包含单词“ball”时，它们会被过滤掉：

In [3]: df[df['ids'].str.contains("ball")]
Out[3]:
     ids     vals
0  aball     1
1  bball     2
3  fball     4

现在我的问题是：如果我的数据中有很长的句子，并且我想用“ball”和“field”来识别字符串怎么办？这样当只有一个单词出现时，它会丢弃包含单词“ball”或“field”的数据，但保留字符串中同时包含两个单词的数据。

【问题讨论】：

顺便说一句，如果搜索固定字符串（即不是正则表达式），您通常可以使用 df['ids'].str.contains("ball", regex=False) 来提高速度。

标签： python pandas filtering

【解决方案1】：

df[df['ids'].str.contains("ball")]

会变成：

df[df['ids'].str.contains("ball") & df['ids'].str.contains("field")]

如果你喜欢更简洁的代码：

contains_balls = df['ids'].str.contains("ball")
contains_fields = df['ids'].str.contains("field")

filtered_df = df[contains_balls & contains_fields]

【讨论】：

太棒了！你在这里拯救了我的夜晚！
谢谢。你碰巧知道这是记录在哪里吗？

【解决方案2】：

如果你有2个以上，你可以使用这个..（注意速度不如foxyblue的方法）

l = ['ball', 'field']
df.ids.apply(lambda x: all(y in x for y in l))

【讨论】：

作为一个美丽的人，你应该少用单字母变量
虽然答案很明确
@GiantsLoveDeathMetal 知道了 :-) ，将继续提高我的代码可读性:-)

【解决方案3】：

您可以使用np.logical_and.reduce 和str.contains 处理多个单词。

df[np.logical_and.reduce([df['ids'].str.contains(w) for w in ['ball', 'field']])]

In [96]: df
Out[96]:
             ids
0  ball is field
1     ball is wa
2  doll is field

In [97]: df[np.logical_and.reduce([df['ids'].str.contains(w) for w in ['ball', 'field']])]
Out[97]:
             ids
0  ball is field

【讨论】：

【解决方案4】：

另一种正则表达式方法：

In [409]: df
Out[409]:
               ids
0   ball and field
1  ball, just ball
2      field alone
3  field and ball

In [410]: pat = r'(?:ball.*field|field.*ball)'

In [411]: df[df['ids'].str.contains(pat)]
Out[411]:
               ids
0   ball and field
3  field and ball

【讨论】：