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对于非一个单元格而是整个列,大熊猫按多个“包含”筛选

dataframe pandas python

jason · 技术社区 · 7 年前

我有很多数据帧,我想找到同时包含我指定的两个词的数据帧。例如,我想查找包含单词的所有数据帧 hello 和 world . A&B有资格,C没有资格。

我试过了: df[(df[column].str.contains('hello')) & (df[column].str.contains('world'))] 只接B和 df[(df[column].str.contains('hello')) | (df[column].str.contains('world'))] 这三个都有。

我需要只选A&B的东西

    Name    Data   
0   Mike    hello    
1   Mike    world    
2   Mike    hello   
3   Fred    world
4   Fred    hello
5   Ted     world

    Name    Data   
0   Mike    helloworld
1   Mike    world    
2   Mike    hello   
3   Fred    world
4   Fred    hello
5   Ted     world

    Name    Data   
0   Mike    hello
1   Mike    hello    
2   Mike    hello   
3   Fred    hello
4   Fred    hello
5   Ted     hello

3 回复 | 直到 7 年前

ALollz 7 年前

如果需要一个bool值 'hello' 在任何地方都能找到 'world' 在一列中的任意位置找到:

df.Data.str.contains('hello').any() & df.Data.str.contains('world').any()

如果你有一个单词列表,需要检查整个 DataFrame 尝试:

import numpy as np

lst = ['hello', 'world']
np.logical_and.reduce([any(word in x for x in df.values.ravel()) for word in lst])

样本数据

print(df)
   Name   Data   Data2
0  Mike  hello  orange
1  Mike  world  banana
2  Mike  hello  banana
3  Fred  world  apples
4  Fred  hello   mango
5   Ted  world    pear

lst = ['apple', 'hello', 'world']
np.logical_and.reduce([any(word in x for x in df.values.ravel()) for word in lst])
#True

lst = ['apple', 'hello', 'world', 'bear']
np.logical_and.reduce([any(word in x for x in df.values.ravel()) for word in lst])
# False

BENY 7 年前

使用

import re 

bool(re.search(r'^(?=.*hello)(?=.*world)', df.sum().sum())
Out[461]: True

Vaishali 7 年前

如果hello和world在您的数据中是独立的字符串,df.eq()应该完成这项工作,而不需要str.contains。它不是字符串方法,适用于整个数据帧。

(((df == 'hello').any()) & ((df == 'world').any())).any()

True

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