Pandas 在 pandas dataframe 上使用 str.contains

在本文中，我们将介绍在 Pandas 中如何使用 str.contains 方法对 pandas dataframe 进行字符串匹配。

阅读更多：Pandas 教程

什么是 Pandas

Pandas 是一个强大的数据处理库，它提供了一种高效的数据结构，即 DataFrame，用于处理和分析结构化的数据。DataFrame 类似于表格，具有行和列的结构。Pandas 提供了各种数据操作和分析功能，使得数据的处理变得更加便捷。

str.contains 方法的功能

str.contains 方法是 Pandas 中的一个字符串方法，用于在 Series 或 DataFrame 中检查某个字符串是否出现在其中。该方法返回一个布尔值，指示元素是否包含特定的字符串。str.contains 方法强大且灵活，可以用于各种字符串匹配操作。

下面是一个示例，演示如何在 Pandas DataFrame 中使用 str.contains 方法：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Jack', 'Jill', 'John', 'Jessica'],
    'age': [25, 28, 20, 30],
    'city': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用 str.contains 方法筛选包含特定字符的行
filtered_df = df[df['city'].str.contains('New')]

print(filtered_df)

上述代码中，我们创建了一个包含姓名、年龄和城市的 DataFrame。然后，我们使用 str.contains 方法选择了包含字符 'New' 的行，并将筛选后的结果打印出来。

输出结果如下：

   name  age      city
0  Jack   25  New York

可以看到，只有包含字符 'New' 的行被选择出来，其他的行被过滤掉了。

str.contains 方法的参数

str.contains 方法可以接收多个参数，来控制字符串匹配的行为。下面是一些常用的参数：

• pat：匹配的模式。可以是一个字符串或正则表达式。默认情况下，str.contains 方法会将 pat 视为普通字符串，并进行简单的匹配。如果要使用正则表达式进行匹配，需要设置 regex=True 的参数。

# 使用正则表达式进行匹配
filtered_df = df[df['city'].str.contains('New|London', regex=True)]

• case：是否区分大小写。默认情况下，str.contains 方法在匹配过程中忽略大小写。可以将 case=True 设置为区分大小写。

# 区分大小写的匹配
filtered_df = df[df['city'].str.contains('New', case=True)]

• na：处理缺失值。默认情况下，str.contains 方法会将缺失值视为 False。可以将 na=False 设置为处理缺失值的结果为 False。

# 处理缺失值
filtered_df = df[df['city'].str.contains('New', na=False)]

str.contains 方法的应用场景

str.contains 方法在数据处理和分析中有很多应用场景。下面列举了一些常见的应用示例：

1. 检查某个字符串是否在 DataFrame 中的某一列中出现

# 检查某个字符串是否在 DataFrame 中的某一列中出现
df['column_name'].str.contains('string')

2. 以多个条件进行字符串筛选

# 以多个条件进行字符串筛选
df[df['column_name'].str.contains('string1|string2')]

3. 忽略大小写进行匹配

# 忽略大小写进行匹配
df[df['column_name'].str.contains('string', case=False)]

4.4. 正则表达式匹配

# 使用正则表达式进行匹配
df[df['column_name'].str.contains('regex_pattern', regex=True)]

正则表达式模式可以使用各种元字符和模式修饰符来实现复杂的字符串匹配。通过使用正则表达式，我们可以实现更精确的字符串匹配。

5. 处理缺失值

# 处理缺失值
df[df['column_name'].str.contains('string', na=False)]

默认情况下，str.contains 方法将缺失值视为 False。但是，如果我们希望将缺失值的匹配结果也返回为 False，可以使用参数 na=False。

6. 结合其他 Pandas 操作

str.contains 方法可以与其他 Pandas 的操作结合使用，以实现更复杂的数据处理任务。

例如，我们可以使用 str.contains 方法将DataFrame中的某列字符串按指定条件切分为多个子列，并创建新的列：

# 将某列字符串按指定条件切分为多个子列，并创建新的列
df[['new_column1', 'new_column2']] = df['column_name'].str.split(' ', expand=True)

以上示例中，我们将某列字符串按空格进行切分，并将结果保存到新的列中。

总结

str.contains 方法是 Pandas 中一个非常有用的字符串方法，用于在 Series 或 DataFrame 中进行字符串匹配。通过使用 str.contains，我们可以轻松地筛选和处理包含指定字符串的数据。

无论是检查某个字符串是否出现在某一列中，还是使用正则表达式进行复杂的字符串匹配，str.contains 方法都可以满足我们的需求。通过结合其他 Pandas 操作，我们可以实现更加灵活和高效的数据处理。

希望本文对您理解和使用 Pandas 中的 str.contains 方法有所帮助！