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DataFrame从str.contain创建列和分组

DataFrame是一种二维数据结构，类似于表格，由行和列组成。在数据分析和处理中，DataFrame是一种常用的数据结构，可以方便地进行数据的筛选、转换和分析。

从str.contain创建列和分组是指在DataFrame中使用str.contain方法来创建新的列或进行分组操作。str.contain方法用于判断字符串是否包含指定的子字符串，并返回一个布尔值。

创建列：可以使用str.contain方法在DataFrame中创建新的列，该列的值为原始列中的字符串是否包含指定的子字符串。具体步骤如下：

导入pandas库：import pandas as pd
创建DataFrame：df = pd.DataFrame({'column_name': ['string1', 'string2', 'string3']})
使用str.contain方法创建新的列：df['new_column'] = df['column_name'].str.contains('substring') 其中，'column_name'为原始列的名称，'substring'为要判断的子字符串，'new_column'为新创建的列的名称。
查看结果：print(df)

分组：可以使用str.contain方法对DataFrame进行分组操作，将包含指定子字符串的行分为一组。具体步骤如下：

导入pandas库：import pandas as pd
创建DataFrame：df = pd.DataFrame({'column_name': ['string1', 'string2', 'string3']})
使用str.contain方法进行分组：grouped = df.groupby(df['column_name'].str.contains('substring')) 其中，'column_name'为要进行分组的列的名称，'substring'为要判断的子字符串。
查看分组结果：for key, group in grouped: print(key) print(group) 分组结果将按照包含或不包含指定子字符串的结果进行输出。

DataFrame从str.contain创建列和分组的应用场景包括但不限于：

数据清洗：可以使用str.contain方法对包含特定字符的数据进行标记或筛选。
数据分析：可以使用str.contain方法对包含特定关键词的数据进行分组，以便进行进一步的统计和分析。

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相关搜索:Dataframe将列分组到嵌套json Pandas Dataframe str.match和str.contain pandas dataframe列的分组依据和计数 Pyspark -如何分组和创建键值对列 Pyspark dataframe从其他列创建新列从dataframe列创建滚动差异从dataframe列创建集合和计数字典从Dataframe的列创建元组从包含分组列的dataframe中获取随机样本？从嵌套字典创建多列Pandas DataFrame

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