Pandas: so wählen sie zeilen aus, die nicht mit einer zeichenfolge beginnen

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Zeilen auszuwählen, die nicht mit einer bestimmten Zeichenfolge in einem Pandas-DataFrame beginnen:

 df[~df. my_column . str . startswith ((' this ', ' that '))]

Diese spezielle Formel wählt alle Zeilen im DataFrame aus, in denen die Spalte namens my_column nicht mit der Zeichenfolge this oder der Zeichenfolge that beginnt.

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Wählen Sie in Pandas Zeilen aus, die nicht mit einer Zeichenfolge beginnen

Nehmen wir an, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Verkaufsinformationen für verschiedene Geschäfte enthält:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' store ': ['Upper East', 'Upper West', 'Lower East', 'West', 'CTR'],
                   ' sales ': [150, 224, 250, 198, 177]})

#view DataFrame
print (df)

        blind sales
0 Upper East 150
1 Upper West 224
2 Lower East 250
3 West 198
4 CTR 177     

Wir können die folgende Syntax verwenden, um alle Zeilen im DataFrame auszuwählen, die nicht mit den Zeichenfolgen „Upper“ oder „Lower“ in der Store- Spalte beginnen:

 #select all rows where store does not start with 'Upper' or 'Lower'
df[~df. blind . str . startswith ((' Upper ',' Lower '))]

	blind sales
3 West 198
4 CTR 177

Beachten Sie, dass nur die Zeilen zurückgegeben werden, bei denen die Speicherspalte nicht mit „Upper“ oder „Lower“ beginnt.

Wenn Sie möchten, können Sie das String-Tupel auch außerhalb der Funktion „startupswith()“ definieren:

 #define tuple of strings
some_strings = (' Upper ', ' Lower ')

#select all rows where store does not start with strings in tuple
df[~df. blind . str . startswith (some_strings)]

	blind sales
3 West 198
4 CTR 177

Dies führt zum gleichen Ergebnis wie die vorherige Methode.

Hinweis : Die vollständige Dokumentation der startwith- Funktion in Pandas finden Sie hier .

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in Pandas ausführen:

Pandas: So filtern Sie Zeilen basierend auf der Zeichenfolgenlänge
Pandas: So überprüfen Sie, ob die Spalte eine Zeichenfolge enthält
Pandas: So verketten Sie Zeichenfolgen mithilfe von GroupBy