以下内容,如何使用pandas提取含有指定字符串的行的方法进行解释说明。

行的提取(选择)方法

完全匹配

  • ==

部分匹配

  • str.contains():包含一个特定的字符串
    • 参数na:缺少值NaN处理
    • 参数case:大小写我的处理
    • 参数regex:使用正则表达式模式
  • str.endswith():以特定字符串结尾
  • str.startswith():以特定的字符串开头
  • str.match():匹配正则表达式模式

要提取部分匹配的行,可以使用pandas的(str.xxx())方法,根据指定条件提取的字符串方法。
这次以以下数据为例

import pandas as pd

df = pd.read_csv('./data/08/sample_pandas_normal.csv').head(3)
print(df)
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70

行的提取(选择)方法

首先,展示如何从pandas.DataFrame中提取(选择)行以获得新的pandas.DataFrame。

使用布尔值的布尔列表(数组)或pandas.Series的话,只能提取(选择)True行。

mask = [True, False, True]
df_mask = df[mask]
print(df_mask)
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 2  Charlie   18    CA     70

因此,对于具有字符串元素的列,是否能够获得根据条件的布尔列表就足够了。

完全匹配

==

如果元素与字符串完全匹配,则使用==获取为True的pandas.Series。

print(df['state'] == 'CA')
# 0    False
# 1     True
# 2     True
# Name: state, dtype: bool

print(df[df['state'] == 'CA'])
#       name  age state  point
# 1      Bob   42    CA     92
# 2  Charlie   18    CA     70

部分匹配

str.contains():包含一个特定的字符串

pandas.Series字符串方法str.contains()允许获取包含特定字符串的pandas.Series.

print(df['name'].str.contains('li'))
# 0     True
# 1    False
# 2     True
# Name: name, dtype: bool

print(df[df['name'].str.contains('li')])
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 2  Charlie   18    CA     70

请注意,默认情况下,第一个参数中指定的字符串将作为正则表达式模式进行处理,如下所述。

参数na:缺少值NaN处理

如果元素是缺失值NaN,则默认情况下它将返回NaN而不是True或False。因此,使用pandas.Series提取该行是错误的。

df_nan = df.copy()
df_nan.iloc[2, 0] = float('nan')
print(df_nan)
#     name  age state  point
# 0  Alice   24    NY     64
# 1    Bob   42    CA     92
# 2    NaN   18    CA     70

print(df_nan['name'].str.contains('li'))
# 0     True
# 1    False
# 2      NaN
# Name: name, dtype: object

# print(df_nan[df_nan['name'].str.contains('li')])
# ValueError: cannot index with vector containing NA / NaN values

可以通过str.contains()的参数na来指定替换NaN结果的值。

print(df_nan['name'].str.contains('li', na=False))
# 0     True
# 1    False
# 2    False
# Name: name, dtype: bool

print(df_nan['name'].str.contains('li', na=True))
# 0     True
# 1    False
# 2     True
# Name: name, dtype: bool

用作条件时,如果na = True,则选择NaN的行,如果na = False,则不选择NaN的行。

参数case:大小写我的处理

默认情况下,区分大小写。如果参数case为False,则case被忽略。

print(df['name'].str.contains('LI'))
# 0    False
# 1    False
# 2    False
# Name: name, dtype: bool

print(df['name'].str.contains('LI', case=False))
# 0     True
# 1    False
# 2     True
# Name: name, dtype: bool

参数regex:使用正则表达式模式

使用str.contains()时要记住的一件事是,默认情况下,指定为第一个参数的字符串将作为正则表达式模式进行处理。

print(df['name'].str.contains('i.*e'))
# 0     True
# 1    False
# 2     True
# Name: name, dtype: bool

如果参数ragex为False,则确定是否包含第一个参数的字符串本身。

print(df['name'].str.contains('i.*e', regex=False))
# 0    False
# 1    False
# 2    False
# Name: name, dtype: bool

例如,如果要判断是否包含正则表达式的特殊字符,例如?,。,*,则需要设置regex = False。当然,可以指定一个正则表达式模式,以转义\?等特殊字符。

请注意,默认值可能会导致错误。

df_q = df.copy()
df_q.iloc[2, 0] += '?'
print(df_q)
#        name  age state  point
# 0     Alice   24    NY     64
# 1       Bob   42    CA     92
# 2  Charlie?   18    CA     70

# print(df_q['name'].str.contains('?'))
# error: nothing to repeat at position 0

print(df_q['name'].str.contains('?', regex=False))
# 0    False
# 1    False
# 2     True
# Name: name, dtype: bool

print(df_q['name'].str.contains('\?'))
# 0    False
# 1    False
# 2     True
# Name: name, dtype: bool

str.contains()等同于re.search(),并且可以在flags参数中指定正则表达式标志。如稍后所述,还有对应于re.match()的str.match()。

请注意,下面要介绍的str.endswith()如果想要确定end ?,会更容易,如本例所示。

str.endswith():以特定字符串结尾

pandas.Series字符串方法str.endswith()可以获取以特定字符串结尾的pandas.Series。

print(df['name'].str.endswith('e'))
# 0     True
# 1    False
# 2     True
# Name: name, dtype: bool

print(df[df['name'].str.endswith('e')])
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 2  Charlie   18    CA     70

str.endswith()也有一个参数na。如果要选择缺失值NaN的行,则设置na = True;如果不想选择,则将na = False设置。

没有参数case,因此它始终区分大小写。

另外,第一个参数的字符串在确定中照原样使用,而不作为正则表达式模式处理。

str.startswith():以特定的字符串开头

pandas.Series字符串方法str.startswith()可以获取以特定字符串开头的pandas.Series。

print(df['name'].str.startswith('B'))
# 0    False
# 1     True
# 2    False
# Name: name, dtype: bool

print(df[df['name'].str.startswith('B')])
#   name  age state  point
# 1  Bob   42    CA     92

str.match():匹配正则表达式模式

pandas.Series字符串方法str.match()可以获取与正则表达式模式匹配的pandas.Series。

print(df['name'].str.match('.*i.*e'))
# 0     True
# 1    False
# 2     True
# Name: name, dtype: bool

print(df[df['name'].str.match('.*i.*e')])
#       name  age state  point
# 0    Alice   24    NY     64
# 2  Charlie   18    CA     70

如上所述,str.match()对应于re.match(),并确定字符串的开头是否与模式匹配。如果不是一开始就为False。

print(df['name'].str.match('.*i'))
# 0     True
# 1    False
# 2     True
# Name: name, dtype: bool

print(df['name'].str.match('i.*e'))
# 0    False
# 1    False
# 2    False
# Name: name, dtype: bool

当需要确定是否包括与模式匹配的部分时,不仅在开始时,而且默认使用与上述re.search()等效的re.contains()(regex = True)。

str.match()与str.contains()可以以相同的方式指定参数na,case和flag。

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/105362159

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