Pandas提取含有指定字符串的行(完全匹配,部分匹配)

目录

• 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

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  Charlieandroid   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javascript，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。开发者_Python入门

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php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.mandroidatch('.*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.*编程客栈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。

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