Pandas过滤dataframe中包含特定字符串的数据方法
假如有一列全是字符串的dataframe,希望提取包含特定字符的所有数据,该如何提取呢?
因为之前尝试使用filter,发现行不通,最终找到这个行得通的方法。
举例说明:
我希望提取所有包含'Mr.'的人名
1、首先将他们进行字符串化,并得到其对应的布尔值:
>>> bool = df.str.contains('Mr\.') #不要忘记正则表达式的写法,'.'在里面要用'\.'表示 >>> print('bool : \n', bool)
2、通过dataframe的基本操作将其选取出来:
>>> filter_data = df[bool] >>> print('filter data : \n', filter_data)
总结:这样就成功将特定数据选取出来了,将代码汇总一下就是
>>> bool = df.str.contains('Mr\.') >>> filter_data = df[bool]
以上这篇Pandas过滤dataframe中包含特定字符串的数据方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
Pandas DataFrame数据的更改、插入新增的列和行的方法
一.更改DataFrame的某些值 1.更改DataFrame中的数据,原理是将这部分数据提取出来,重新赋值为新的数据. 2.需要注意的是,数据更改直接针对DataFrame原数据更改,操作无法撤销,如果做出更改,需要对更改条件做确认或对数据进行备份. 代码: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]], columns=['
-
Python Pandas批量读取csv文件到dataframe的方法
PYTHON Pandas批量读取csv文件到DATAFRAME 首先使用glob.glob获得文件路径.然后定义一个列表,读取文件后再使用concat合并读取到的数据. #读取数据 import pandas as pd import numpy as np import glob,os path=r'e:\tj\month\fx1806' file=glob.glob(os.path.join(path, "zq*.xls")) print(file) dl= [] for f i
-
Python pandas.DataFrame调整列顺序及修改index名的方法
1. 从字典创建DataFrame >>> import pandas >>> dict_a = {'user_id':['webbang','webbang','webbang'],'book_id':['3713327','4074636','26873486'],'rating':['4','4','4'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']} >>> df = pandas.
-
pandas实现to_sql将DataFrame保存到数据库中
目的 在数据分析时,我们有中间结果,或者最终的结果,需要保存到数据库中:或者我们有一个中间的结果,如果放到数据库中通过sql操作会更加的直观,处理后再将结果读取到DataFrame中.这两个场景,就需要用到DataFrame的to_sql操作. 具体的操作 连接数据库代码 import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine # default engine = create_engine('mysql+pymysql://ledao:
-
对pandas通过索引提取dataframe的行方法详解
一.假设有这样一个原始dataframe 二.提取索引 (已经做了一些操作将Age为NaN的行提取出来并合并为一个dataframe,这里提取的是该dataframe的索引,道理和操作是相似的,提取的代码没有贴上去是为了不显得太繁杂让读者看着繁琐) >>> index = unknown_age_Mr.index.tolist() #记得转换为list格式 三.提取索引对应的原始dataframe的行 使用iloc函数将数据块提取出 >>> age_df.iloc[in
-
pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例
1.删除/选取某列含有特殊数值的行 import pandas as pd import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC')) print(df1) df2=df1.copy() #删除/选取某列含有特定数值的行 #df1=df1[df1['A'].isin([1])] #df1[df1['A'].
-
详解pandas.DataFrame中删除包涵特定字符串所在的行
你在使用pandas处理DataFrame中是否遇到过如下这类问题?我们需要删除某一列所有元素中含有固定字符元素所在的行,比如下面的例子: 以上所述是小编给大家介绍的pandas.DataFrame中删除包涵特定字符串所在的行详解整合,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的.在此也非常感谢大家对我们网站的支持!
-
pandas dataframe添加表格框线输出的方法
将dataframe添加到texttable里面,实现格式化输出. data=[{"name":"Amay","age":20,"result":80}, {"name":"Tom","age":32,"result":90}] df=pd.DataFrame(data,columns=['name','age','result']) print(
-
Pandas过滤dataframe中包含特定字符串的数据方法
假如有一列全是字符串的dataframe,希望提取包含特定字符的所有数据,该如何提取呢? 因为之前尝试使用filter,发现行不通,最终找到这个行得通的方法. 举例说明: 我希望提取所有包含'Mr.'的人名 1.首先将他们进行字符串化,并得到其对应的布尔值: >>> bool = df.str.contains('Mr\.') #不要忘记正则表达式的写法,'.'在里面要用'\.'表示 >>> print('bool : \n', bool) 2.通过dataframe的
-
pandas对dataFrame中某一个列的数据进行处理的方法
背景:dataFrame的数据,想对某一个列做逻辑处理,生成新的列,或覆盖原有列的值 下面例子中的df均为pandas.DataFrame()的数据 1.增加新列,或更改某列的值 df["列名"]=值 如果值为固定的一个值,则dataFrame中该列所有值均为这个数据 2.处理某列 df["列名"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入参2),axis=1) 说明: 1.方法名为单独的方法名,可以处理传入的x数据 2.x为每一行的数据,做为方法的入参1
-
pandas.DataFrame中提取特定类型dtype的列
目录 select_dtypes()的基本用法 指定要提取的类型:参数include 指定要排除的类型:参数exclude pandas.DataFrame为每一列保存一个数据类型dtype. 要仅提取(选择)特定数据类型为dtype的列,请使用pandas.DataFrame的select_dtypes()方法. 以带有各种数据类型的列的pandas.DataFrame为例. import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 1, 3],
-
python pandas分割DataFrame中的字符串及元组的方法实现
目录 1.使用str.split()方法 2.使用join()与split()方法结合 3.使用apply方法分割元组 1.使用str.split()方法 可以使用pandas 内置的 str.split() 方法实现分割字符串类型的数据,并将分割结果写入DataFrame中,以表格形式呈现. 语法: Series.str.split(pat=None, n=-1, expand=False) 其中,pat是字符串或正则表达式,n是一个整数数字,默认为-1.为0或-1时即为最大次数的分割.其他数
-
使用正则表达式找出不包含特定字符串的条目
做日志分析工作的经常需要跟成千上万的日志条目打交道,为了在庞大的数据量中找到特定模式的数据,常常需要编写很多复杂的正则表达式.例如枚举出日志文件中不包含某个特定字符串的条目,找出不以某个特定字符串打头的条目,等等. 使用否定式前瞻 正则表达式中有前瞻(Lookahead)和后顾(Lookbehind)的概念,这两个术语非常形象的描述了正则引擎的匹配行为.需要注意一点,正则表达式中的前和后和我们一般理解的前后有点不同.一段文本,我们一般习惯把文本开头的方向称作"前面",文本末尾方向称为&
-
PHP检查URL包含特定字符串实例方法
方法一:查找.匹配字符串中的子字符串 strpos()函数 strpos()函数用于查找字符串中第一次出现的子字符串.如果子字符串存在,则该函数返回子字符串的起始索引,否则如果在字符串(URL)中找不到子字符串,则返回False. 注:strpos() 函数对大小写敏感,区分大小写. 示例:使用strpos()函数在URL中查找特定字符串. <?php header("content-type:text/html;charset=utf-8"); // 在URL中查找特定的子字符
-
JS实现快速比较两个字符串中包含有相同数字的方法
本文实例讲述了JS实现快速比较两个字符串中包含有相同数字的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 有两个字符串: $a = "5,8,0"; $b = "8,0,5"; 怎样快速比较这两个字符串包含的数字是相同的,其中分隔符都是相同的,只是数字的排序不一样,两个字符串长度是一样的 js代码: 方法一: var s1 = "5,0,8"; var s2 = "8,0,5"; if(s1.split(",").
-
python 巧用正则寻找字符串中的特定字符的位置方法
假定字符串为: 小明买冰棍花了5元,买糖果花了3元,买游戏花了59元,小明今天一共花了67元. 要找到字符串中所有"元"所在的位置,只需几行代码即可搞定. import re str=u'小明买冰棍花了5元,买糖果花了3元,买游戏花了59元,小明今天一共花了67元.' word = u'元' a = [m.start() for m in re.finditer(word, str)] print a 结果为 [8, 16, 25, 37],说明"元"出现的位置在第
-
对pandas将dataframe中某列按照条件赋值的实例讲解
在数据处理过程中,经常会出现对某列批量做某些操作,比如dataframe df要对列名为"values"做大于等于30设置为1,小于30设置为0操作,可以这样使用dataframe的apply函数来实现, 具体实现代码如下: def fun(x): if x >= 30: return 1 else: return 0 values= feature['values'].apply(lambda x: fun(x)) 具体的逻辑可以修改fun函数来实现,但是按照某些条件选择列不是
-
使用Python提取文本中含有特定字符串的方法示例
今天搞了一天的文本处理,发现python真的太适合做数据处理了.废话不多说,一起学习吧! 1.我的原始数据是这样的,如图 2.如果要提取每行含有pass的字符串,代码如下: import re filepath = "E:/untitled1/analyze_log/test.log" txt = open(filepath, "r").read() result="" test_text = re.findall(".........
随机推荐
- Docker 清理命令集锦
- 深入解析Java的Spring框架中bean的依赖注入
- win2008 r2 服务器安全配置步骤小结 原创
- javascript 支持链式调用的异步调用框架Async.Operation
- JavaScript实现网页对象拖放功能的方法
- ToString()使用方法汇总(c#)
- 浅析Repeater控件的使用 (原样导出和动态显示/隐藏Repeater中的列)
- Python处理json字符串转化为字典的简单实现
- 如何用C语言、Python实现栈及典型应用
- go语言日志记录库简单使用方法实例分析
- js获取当前页的URL与window.location.href简单方法
- 跨域传值即主页面与iframe之间互相传值
- Bootstrap~多级导航(级联导航)的实现效果【附代码】
- 图片上传之前检查大小、尺寸、格式并预览的js代码
- PHP安全配置详细说明
- jQuery使用eraser.js插件实现擦除、刮刮卡效果的方法【附eraser.js下载】
- PowerShell中的TimeSpan时间差对象使用实例
- EBS xml publisher中文乱码问题及解决办法
- JavaScript 闭包详细介绍
- js 模拟气泡屏保效果代码