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如何通过忽略中间的字符来仅过滤DataFrame中包含所需字符串的记录

在处理DataFrame中包含所需字符串的记录时,可以通过忽略中间的字符来进行过滤。以下是一个完善且全面的答案:

在Pandas库中,可以使用str.contains()方法来过滤DataFrame中包含所需字符串的记录。该方法接受一个正则表达式作为参数,用于匹配DataFrame中的字符串。

具体步骤如下:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个示例DataFrame:
代码语言:txt
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data = {'Name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'Mike Johnson', 'Emily Brown'],
        'Age': [25, 30, 35, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用str.contains()方法过滤DataFrame中包含所需字符串的记录。假设我们要过滤包含"John"的记录:
代码语言:txt
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filtered_df = df[df['Name'].str.contains('John')]

在上述代码中,df['Name'].str.contains('John')返回一个布尔Series,表示DataFrame中每个记录是否包含"John"。然后,我们使用该布尔Series作为索引,从原始DataFrame中选择符合条件的记录。

  1. 打印过滤后的DataFrame:
代码语言:txt
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print(filtered_df)

输出结果为:

代码语言:txt
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        Name  Age
0   John Doe   25

通过上述步骤,我们成功地通过忽略中间的字符来仅过滤DataFrame中包含所需字符串的记录。

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