python pandas在列中获得不同的匹配

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取列'A'中的唯一值
unique_values = df['A'].unique()
print(unique_values)  # 输出: [1 2 3 4 5]

# 统计列'A'中每个值的出现次数
value_counts = df['A'].value_counts()
print(value_counts)  # 输出:
# 2    2
# 4    2
# 1    1
# 3    1
# 5    1
# dtype: int64

# 过滤出列'A'中值为2的行
filtered_df = df[df['A'] == 2]
print(filtered_df)
# 输出:
#    A
# 1  2
# 2  2

# 假设我们有一个包含字符串的列
data = {'B': ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用正则表达式匹配包含字母'a'的字符串
import re

pattern = r'a'
matches = df['B'].apply(lambda x: bool(re.search(pattern, x)))
matched_rows = df[matches]
print(matched_rows)
# 输出:
#        B
# 0   apple
# 1  banana

df['A'] = df['A'].astype(int)

# 删除含有空值的行
df_cleaned = df.dropna()

# 或者填充空值
df_filled = df.fillna(0)