在Pandas中,可以使用字符串方法来保留出现在肯定列表中的子字符串。具体步骤如下:
|
操作符将所有子字符串连接起来,并使用re.escape
函数对特殊字符进行转义。例如,如果肯定列表中有子字符串"apple"和"banana",则正则表达式模式可以写为"(apple|banana)"
。str.contains
方法结合正则表达式模式来判断每个字符串是否包含肯定列表中的子字符串。该方法返回一个布尔值的Series,表示每个字符串是否包含子字符串。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个包含字符串的DataFrame
data = {'text': ['apple pie', 'banana bread', 'orange juice', 'grapefruit']}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义肯定列表
positive_list = ['apple', 'banana']
# 将肯定列表转换为正则表达式模式
pattern = '(' + '|'.join(map(re.escape, positive_list)) + ')'
# 使用str.contains方法过滤出包含子字符串的字符串
filtered_df = df[df['text'].str.contains(pattern)]
# 打印过滤后的结果
print(filtered_df)
这段代码将会输出:
text
0 apple pie
1 banana bread
在这个例子中,我们创建了一个包含字符串的DataFrame,并定义了肯定列表为['apple', 'banana']
。然后,我们将肯定列表转换为正则表达式模式(apple|banana)
。最后,使用str.contains
方法过滤出包含子字符串的字符串,得到了包含"apple"和"banana"的两行数据。
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