Pandas grep类函数的使用方法

在本文中，我们将介绍Pandas库中grep类函数的使用方法。这些函数可以让我们方便地从数据集中筛选和获取我们想要的数据。

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什么是grep？

grep是Linux环境中一个常用的命令行工具，用于在文本文件中搜索指定的字符串模式。grep类函数则是Pandas库中的一系列函数，可以实现类似grep的功能。

如何使用grep？

Pandas库中的grep类函数以str属性的形式实现，该属性为字符串的Series和Index对象提供了一组字符串处理方法，例如contains、startswith和endswith。下面我们来看一些具体的使用示例。

contains

import pandas as pd
data = {'fruit':['apple','banana','pear','peach'],
        'weight':['500g','300g','400g','600g']}
df = pd.DataFrame(data)
df[df['fruit'].str.contains('a')]

上述代码中，我们创建了一个包含水果和重量两列的DataFrame。其中，df['fruit'].str.contains('a')是一行代码，它的作用是筛选出水果列中包含字母”a”的行，也就是含有”apple”和”banana”的两行数据。

startswith

df[df['fruit'].str.startswith('p')]

这行代码中，我们使用startswith函数实现筛选出水果列中以字母”p”开头的行，也就是含有”pear”和”peach”的两行数据。

endswith

df[df['fruit'].str.endswith('e')]

同样地，我们还可以使用endswith函数实现筛选出水果列中以字母”e”结尾的行，也就是含有”apple”和”pear”的两行数据。

此外，我们还可以联合使用这些函数来进行更复杂的筛选操作。例如，在上面的例子中，我们还可以通过以下代码来获取重量列中大于500g的行：

df[df['weight'].str[:-1].astype(int) > 500]

其中，df['weight'].str[:-1]表示对重量列的每个元素进行字符串切片，去除掉结尾的”g”字符，然后astype(int)将这些字符串转换为整型，最后和500比较大小，得到一个布尔型Series。最后在df的主体中，我们可以通过这个Series来筛选出满足条件的行。

总结

Pandas库中的grep类函数是实现字符串模式搜索的便捷工具，可以帮助我们轻松地从数据集中获取我们想要的数据。contains、startswith和endswith是这个函数族中常用的几个函数，通过不同的组合和参数设置，我们可以实现各种复杂的筛选操作。