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Pandas提取含有指定字符串的行(完全匹配,部分匹配)

 更新時(shí)間：2023年02月22日 10:33:12   作者：餃子大人  
本文主要介紹了Pandas提取含有指定字符串的行(完全匹配,部分匹配)，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

以下內(nèi)容，如何使用pandas提取含有指定字符串的行的方法進(jìn)行解釋說(shuō)明。

行的提?。ㄟx擇）方法

完全匹配

  • ==

部分匹配

  • str.contains()：包含一個(gè)特定的字符串
    • 參數(shù)na：缺少值NaN處理
    • 參數(shù)case：大小寫(xiě)我的處理
    • 參數(shù)regex：使用正則表達(dá)式模式
  • str.endswith（）：以特定字符串結(jié)尾
  • str.startswith（）：以特定的字符串開(kāi)頭
  • str.match（）：匹配正則表達(dá)式模式

要提取部分匹配的行，可以使用pandas的（str.xxx（））方法，根據(jù)指定條件提取的字符串方法。
這次以以下數(shù)據(jù)為例

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（選擇）方法

首先，展示如何從pandas.DataFrame中提取（選擇）行以獲得新的pandas.DataFrame。

使用布爾值的布爾列表（數(shù)組）或pandas.Series的話，只能提?。ㄟx擇）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，對(duì)于具有字符串元素的列，是否能夠獲得根據(jù)條件的布爾列表就足夠了。

完全匹配

==

如果元素與字符串完全匹配，則使用==獲取為T(mén)rue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()：包含一個(gè)特定的字符串

pandas.Series字符串方法str.contains（）允許獲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

請(qǐng)注意，默認(rèn)情況下，第一個(gè)參數(shù)中指定的字符串將作為正則表達(dá)式模式進(jìn)行處理，如下所述。

參數(shù)na：缺少值NaN處理

如果元素是缺失值NaN，則默認(rèn)情況下它將返回NaN而不是True或False。因此，使用pandas.Series提取該行是錯(cuò)誤的。

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

可以通過(guò)str.contains（）的參數(shù)na來(lái)指定替換NaN結(jié)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

用作條件時(shí)，如果na = True，則選擇NaN的行，如果na = False，則不選擇NaN的行。

參數(shù)case：大小寫(xiě)我的處理

默認(rèn)情況下，區(qū)分大小寫(xiě)。如果參數(shù)case為False，則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

參數(shù)regex：使用正則表達(dá)式模式

使用str.contains（）時(shí)要記住的一件事是，默認(rèn)情況下，指定為第一個(gè)參數(shù)的字符串將作為正則表達(dá)式模式進(jìn)行處理。

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

如果參數(shù)ragex為False，則確定是否包含第一個(gè)參數(shù)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，如果要判斷是否包含正則表達(dá)式的特殊字符，例如？，。，*，則需要設(shè)置regex = False。當(dāng)然，可以指定一個(gè)正則表達(dá)式模式，以轉(zhuǎn)義\？等特殊字符。

請(qǐng)注意，默認(rèn)值可能會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤。

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參數(shù)中指定正則表達(dá)式標(biāo)志。如稍后所述，還有對(duì)應(yīng)于re.match（）的str.match（）。

請(qǐng)注意，下面要介紹的str.endswith（）如果想要確定end ?，會(huì)更容易，如本例所示。

str.endswith（）：以特定字符串結(jié)尾

pandas.Series字符串方法str.endswith（）可以獲取以特定字符串結(jié)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（）也有一個(gè)參數(shù)na。如果要選擇缺失值NaN的行，則設(shè)置na = True；如果不想選擇，則將na = False設(shè)置。

沒(méi)有參數(shù)case，因此它始終區(qū)分大小寫(xiě)。

另外，第一個(gè)參數(shù)的字符串在確定中照原樣使用，而不作為正則表達(dá)式模式處理。

str.startswith（）：以特定的字符串開(kāi)頭

pandas.Series字符串方法str.startswith（）可以獲取以特定字符串開(kāi)頭的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（）：匹配正則表達(dá)式模式

pandas.Series字符串方法str.match（）可以獲取與正則表達(dá)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（）對(duì)應(yīng)于re.match（），并確定字符串的開(kāi)頭是否與模式匹配。如果不是一開(kāi)始就為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

當(dāng)需要確定是否包括與模式匹配的部分時(shí)，不僅在開(kāi)始時(shí)，而且默認(rèn)使用與上述re.search（）等效的re.contains（）（regex = True）。

str.match（）與str.contains（）可以以相同的方式指定參數(shù)na，case和flag。

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