获取Pandas DataFrame列中字符串列表中的所有行-此模式具有匹配组
获取Pandas DataFrame列中字符串列表中的所有行-此模式具有匹配组
提问于 2021-07-14 21:23:13
考虑一下代码
将熊猫作为pd导入
# dfs
df_sample = pd.read_csv('...........')
array = ['' , '' , '' ....]
pattern = '|'.join(array)
# get all the rows
print(df_sample.COLUMN_NAME_XXX.str.contains(pattern))我如何才能获得列的内容，而不是目前的TRUE/FALSE？
因为我一直收到这样的信息：
manipulations.py:17: UserWarning: This pattern has match groups. To actually get the groups, use str.extract.
print(df_sample.COLUMN_NAME_XXX.str.contains(pattern))
0 False
1 True
2 False
3 NaN
4 NaN
...
10942 False
10943 NaN
10944 NaN
10945 NaN
10946 NaN
Name: COLUMN_NAME_XXX, Length: 568743243, dtype: object回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2021-07-14 21:47:07
通过fillna()尝试
m=df_sample.COLUMN_NAME_XXX.str.contains(pattern).fillna(False)
#Finally:
out=df[m]
#OR
out=df.loc[m]现在，如果您打印out，您将得到过滤后的数据帧
Stack Overflow用户
发布于 2021-07-14 21:35:41
您应该能够将该逻辑数组直接传递回数据帧切片运算符，例如：
df_sample[df_sample.COLUMN_NAME_XXX.str.contains(pattern)]它应该返回满足方括号内的条件的所有行。可以通过将条件设置为以下格式进行链接：
[(condition1) | (condition2)] #OR
[(condition1) & (condition2)] #AND它似乎会自动将值映射为False，但如果不是这样，您可以通过添加.fillna( NaN =False)将其作为另一个步骤添加到布尔数据帧中：
df_sample[df_sample.COLUMN_NAME_XXX.str.contains(pattern).fillna(value = False)]页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/68378957
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