<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob eine Zeichenfolge in einem Pandas-DataFrame mehrere Teilzeichenfolgen enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Methode 1: \u00dcberpr\u00fcfen Sie, ob die Zeichenfolge eine von mehreren Teilzeichenfolgen enth\u00e4lt<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: \u00dcberpr\u00fcfen Sie, ob die Zeichenfolge mehrere Teilzeichenfolgen enth\u00e4lt<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:<\/span><\/span><\/p>\n Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen wir pr\u00fcfen, ob jede Zeichenfolge in der Teamspalte<\/strong> entweder die Teilzeichenfolge \u201eGut\u201c oder<\/strong> \u201eIst\u201c enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Die neue Spalte \u201egood_or_east\u201c<\/strong> gibt die folgenden Werte zur\u00fcck:<\/span><\/p>\n Hinweis<\/strong> : Die |<\/strong> Der Operator bedeutet \u201eoder\u201c in Pandas.<\/span><\/p>\n Mit der folgenden Syntax k\u00f6nnen wir pr\u00fcfen, ob jede Zeichenfolge in der Teamspalte<\/strong> die Teilzeichenfolgen \u201eGood\u201c und<\/b> \u201eIs\u201c enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Die neue Spalte good_and_east<\/strong> gibt die folgenden Werte zur\u00fcck:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass nur ein wahrer<\/strong> Wert zur\u00fcckgegeben wird, da es nur einen Teamnamen gibt, der die Teilzeichenfolge \u201eGut\u201c und<\/strong> die Teilzeichenfolge \u201eOst\u201c enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Pandas: F\u00fcgen Sie eine Spalte von einem DataFrame zu einem anderen hinzu<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob eine Zeichenfolge in einem Pandas-DataFrame mehrere Teilzeichenfolgen enth\u00e4lt: Methode 1: \u00dcberpr\u00fcfen Sie, ob die Zeichenfolge eine von mehreren Teilzeichenfolgen enth\u00e4lt df[‚ string_column ‚]. str . contains (‚ | ‚ .join ([‚ string1 ‚,‘ string2 ‚])) Methode 2: \u00dcberpr\u00fcfen Sie, ob die Zeichenfolge mehrere Teilzeichenfolgen enth\u00e4lt […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df[' string_column<\/span> ']. str<\/span> . contains<\/span> (' |<\/span> ' .join<\/span> ([' string1<\/span> ',' string2<\/span> ']))\n<\/strong><\/pre>\n df[' string_column<\/span> ']. str<\/span> . contains<\/span> ( r'^(?=.*string1)(?=.*string2)'<\/span> )<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['Good East Team', 'Good West Team', 'Great East Team',\n 'Great West Team', 'Bad East Team', 'Bad West Team'],\n ' points<\/span> ': [93, 99, 105, 110, 85, 88]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points\n0 Good East Team 93\n1 Good West Team 99\n2 Great East Team 105\n3 Great West Team 110\n4 Bad East Team 85\n5 Bad West Team 88\n<\/strong><\/span><\/pre>\n Beispiel<\/strong> 1: Pr\u00fcfen Sie, ob die Zeichenfolge eine von mehreren Teilzeichenfolgen enth\u00e4lt<\/span><\/strong><\/h2>\n
#create new column that checks if each team name contains 'Good' or 'East'\n<\/span>df[' good_or_east<\/span> '] = df[' team<\/span> ']. str<\/span> . contains<\/span> (' |<\/span> ' .join<\/span> ([' Good<\/span> ',' East<\/span> ']))\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points good_or_east\n0 Good East Team 93 True\n1 Good West Team 99 True\n2 Great East Team 105 True\n3 Great West Team 110 False\n4 Bad East Team 85 True\n5 Bad West Team 88 False<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Beispiel 2<\/strong> : \u00dcberpr\u00fcfen Sie, ob die Zeichenfolge mehrere Teilzeichenfolgen enth\u00e4lt<\/span><\/strong><\/h2>\n
#create new column that checks if each team name contains 'Good' and 'East'<\/span>\ndf[' good_and_east<\/span> '] = df[' team<\/span> ']. str<\/span> . contains<\/span> ( r'^(?=.*Good)(?=.*East)'<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points good_and_east\n0 Good East Team 93 True\n1 Good West Team 99 False\n2 Great East Team 105 False\n3 Great West Team 110 False\n4 Bad East Team 85 False\n5 Bad West Team 88 False<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: Zeilen abrufen, die sich nicht in einem anderen DataFrame befinden<\/a>
Pandas: So \u00fcberpr\u00fcfen Sie, ob mehrere Spalten gleich sind<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"