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How to Check and Filter out in Dataframe if“.存在于df单元中

在数据框中检查和过滤出包含特定字符串的单元格,可以使用Pandas库中的字符串方法和条件过滤。

首先,导入Pandas库并读取数据框:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来,使用Pandas的字符串方法str.contains()来检查每个单元格是否包含特定字符串。该方法返回一个布尔值的Series,指示每个单元格是否包含特定字符串。可以将该Series与原始数据框进行索引,以过滤出包含特定字符串的行:

代码语言:txt
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# 检查并过滤出包含特定字符串的行
filtered_df = df[df['column_name'].str.contains('特定字符串', na=False)]

在上面的代码中,将column_name替换为包含要检查的列的名称,将特定字符串替换为要检查的特定字符串。

如果要忽略大小写,可以使用case=False参数:

代码语言:txt
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# 忽略大小写检查并过滤出包含特定字符串的行
filtered_df = df[df['column_name'].str.contains('特定字符串', case=False, na=False)]

此外,如果要同时检查多个特定字符串,可以使用正则表达式或逻辑运算符(如|表示或):

代码语言:txt
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# 使用正则表达式检查并过滤出包含多个特定字符串的行
filtered_df = df[df['column_name'].str.contains('特定字符串1|特定字符串2', case=False, na=False)]

最后,如果要重置索引并删除原始索引,请使用reset_index()方法:

代码语言:txt
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# 重置索引并删除原始索引
filtered_df = filtered_df.reset_index(drop=True)

以上是如何在数据框中检查和过滤出包含特定字符串的单元格的方法。根据具体的应用场景和需求,可以选择适合的方法和参数进行操作。

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