如何按字符串过滤熊猫数据框？答案

【问题标题】：how to filter pandas dataframe by string?如何按字符串过滤熊猫数据框？
【发布时间】：2023-03-14 10:32:01
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，我想按列中的特定单词（测试）进行过滤。我试过了：

df[df[col].str.contains('test')]

但它返回一个空数据框，其中只有列名。对于输出，我正在寻找一个包含所有包含单词“test”的行的数据框。我能做些什么？

编辑（添加样本）：

data = pd.read_csv(/...csv)

数据有5个列，包括'BusinessDescription'，我想提取Business Description列中包含单词“dental”（不区分大小写）的所有行，所以我使用了：

filtered = data[data['BusinessDescription'].str.contains('dental')==True]

我得到一个空数据框，只有 5 个列的标题名称。

【问题讨论】：

你能添加一些数据样本吗？因为它应该工作得很好。
我刚刚编辑了原始帖子以包含更多细节！
对于未来的编程，我建议在引用数据帧时使用关键字df 而不是data。这是围绕 SO 使用该符号的常见方式。

标签： python regex pandas filter

【解决方案1】：

看来contains中需要参数flags：

import re

filtered = data[data['BusinessDescription'].str.contains('dental', flags = re.IGNORECASE)]

另一个解决方案，谢谢 Anton vBR 是先转换为小写：

filtered = data[data['BusinessDescription'].str.lower().str.contains('dental')]

示例：
对于未来的编程，我建议在引用数据帧时使用关键字 df 而不是 data。这是围绕 SO 使用该符号的常见方式。

import pandas as pd

data = dict(BusinessDescription=['dental fluss','DENTAL','Dentist'])
df = pd.DataFrame(data)
df[df['BusinessDescription'].str.lower().str.contains('dental')]

  BusinessDescription
0        dental fluss
1              DENTAL

时间安排：

d = dict(BusinessDescription=['dental fluss','DENTAL','Dentist'])
data = pd.DataFrame(d)
data = pd.concat([data]*10000).reset_index(drop=True)

#print (data)

In [122]: %timeit data[data['BusinessDescription'].str.contains('dental', flags = re.IGNORECASE)]
10 loops, best of 3: 28.9 ms per loop

In [123]: %timeit data[data['BusinessDescription'].str.lower().str.contains('dental')]
10 loops, best of 3: 32.6 ms per loop

警告：

性能实际上取决于数据 - DataFrame 的大小和匹配条件的值的数量。

【讨论】：

如果情况是问题，我们可以在str. 之后添加.lower() 对吗？不需要模块？
是的，我之前已经完成了import re，但是忽略大小写标志工作得很好，谢谢！
我用时间来做，但你更快;)

【解决方案2】：

将字符串用引号括起来。

df[df['col'].str.contains('test')]

谢谢

【讨论】：

【解决方案3】：

添加条件也可以

df[df['col'].str.contains('test') == True]

【讨论】：

是的，我也试过了，但仍然返回一个带有 col 标题的空数据框......我想知道它是否与数据类型有关？
投反对票，因为 Python 中的条件是根据 == True 评估的，这已经使这变得多余了。