根据字符串出现的次数过滤 df 中的行答案

【问题标题】：Filter rows in df based on number of string occurances根据字符串出现的次数过滤 df 中的行
【发布时间】：2020-09-29 04:20:32
【问题描述】：

我想过滤 df 中的行，条件是该行在一个长字符串列表中包含 2+ 个字符串的提及。我无法指定出现的次数。到目前为止，这是我的代码：

brands = ["a", "b", "c"]
df[df.Column.str.contains('|'.join(brands), re.IGNORECASE, regex=True, na=False)]

【问题讨论】：

【解决方案1】：

也许使用count 而不是contains：

df = pd.DataFrame({'Column':['ab','ABx','axy']})

df[df.Column.str.count('|'.join(brands), re.IGNORECASE, na=False)>=2]

输出：

  Column
0     ab
1    ABx

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个检查示例。这是你想要做的吗？

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Test':['a','b','cat','dog']})
print (df)
df['check']= df['Test'].isin(['a','b','c'])
print (df)

这将导致：

  Test  check
0    a   True
1    b   True
2  cat  False
3  dog  False

【讨论】：