如何在pandas中选择与字符串列表匹配的行，而不仅仅是一个特定的字符串？

在pandas中选择与字符串列表匹配的行，可以使用str.contains()方法结合布尔索引来实现。

首先，我们需要创建一个包含要匹配的字符串列表的变量。然后，可以使用str.contains()方法将该列表作为参数传递给DataFrame中的某一列。该方法将返回一个布尔Series，指示该列中的每个元素是否与列表中的任何一个字符串匹配。

以下是具体的步骤：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建包含要匹配的字符串列表的变量：

match_strings = ['string1', 'string2', 'string3']

1. 读取或创建DataFrame，并使用str.contains()方法结合布尔索引选择匹配的行：

df = pd.DataFrame({'Column1': ['string1', 'string2', 'string3', 'another string']})

matched_rows = df[df['Column1'].str.contains('|'.join(match_strings))]

在上述代码中，'|'.join(match_strings)将字符串列表连接成一个正则表达式模式，以在str.contains()方法中使用。然后，该方法将应用于df['Column1']列，并返回匹配模式的布尔Series。

最后，通过将布尔Series传递给DataFrame中的方括号索引，可以选择匹配的行，并将结果赋值给matched_rows变量。

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