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08_Pandas提取含有指定字符串的行(完全匹配,部分匹配)
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: boolstr.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 70str.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。 |
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