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如何在条件语句中使用str.contains()将函数应用于数据框列的某些元素?

在条件语句中使用str.contains()将函数应用于数据框列的某些元素可以通过以下步骤完成:

步骤1:导入所需的库和模块 首先,需要导入pandas库和numpy库来处理数据框和数组。

代码语言:txt
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import pandas as pd
import numpy as np

步骤2:创建数据框 使用pandas库中的DataFrame函数创建一个数据框。

代码语言:txt
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data = {'Name': ['John', 'Bob', 'Alice', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 20, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

步骤3:使用条件语句和str.contains()函数 通过使用条件语句和str.contains()函数,可以将函数应用于数据框列的某些元素。例如,我们可以使用str.contains()函数筛选包含特定字符串的行。

代码语言:txt
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# 使用str.contains()函数筛选包含特定字符串的行
selected_rows = df[df['City'].str.contains('New')]

步骤4:输出结果 最后,我们可以打印输出结果,查看筛选后的数据框。

代码语言:txt
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print(selected_rows)

完整代码示例如下:

代码语言:txt
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import pandas as pd
import numpy as np

data = {'Name': ['John', 'Bob', 'Alice', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 20, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

selected_rows = df[df['City'].str.contains('New')]
print(selected_rows)

以上代码将筛选出包含'New'字符串的行,并打印输出结果。对于该问题,可以使用pandas库中的str.contains()函数来实现在条件语句中将函数应用于数据框列的某些元素。

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