熊猫：根据某些列的字符串值将数据框拆分为单独的数据框

Question

没有找到任何可以应用于我的问题的答案，所以就这样吧：

我有一个图像的初始数据框，我想根据该图像的描述将其分成两部分，该描述是“描述”列中的一个字符串。

我的问题是并非所有描述都写得一样。这是我的意思的一个例子：

有些图像会加速，有些则不会。这就是我想用来分割数据集的标准。

但是，即使是加速和非加速图像描述也各不相同。

我的策略是将每个包含“ACC”的字符串（这将涵盖所有加速图像）重命名为“ACCELERATED IMAGE”。

那么我可以这样做：

df_Accl = df[df.Description == "ACCELERATED IMAGE"]
df_NonAccl = df[df.Description != "ACCELERATED IMAGE"]

我怎样才能做到这一点？这只是我想出的一个策略，如果有任何其他更有效的方法可以随意说出来。

Answer 1

您可以使用contains 查找包含子字符串ACC 的行：

df['Description'].str.contains('ACC')

Answer 2

您可以使用str.contains 作为布尔掩码 - 然后按boolean indexing 过滤。

对于反转掩码使用~，过滤行不包含ACC：

mask = df.Description.str.contains("ACC")
df_Accl = df[mask]
df_NonAccl = df[~mask]