Pandas: como filtrar linhas contendo uma string específica
Você pode usar a seguinte sintaxe para filtrar linhas contendo uma determinada string em um DataFrame do pandas:
df[df[" col "]. str . contains (“ this string ”)]
Este tutorial explica vários exemplos de uso prático desta sintaxe com o seguinte DataFrame:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'], ' conference ': ['East', 'East', 'East', 'West', 'West', 'East'], ' points ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]}) #view DataFrame df team conference points 0 A East 11 1 A East 8 2 A East 10 3 B West 6 4 B West 6 5 C East 5
Exemplo 1: Filtrar linhas contendo uma string específica
O código a seguir mostra como filtrar linhas no DataFrame que contêm “A” na coluna da equipe:
df[df[" team "]. str . contains (“ A ”)] team conference points 0 A East 11 1 A East 8 2 A East 10
Somente as linhas cuja coluna de equipe contém ‘A’ são mantidas.
Exemplo 2: Filtrar linhas contendo uma string em uma lista
O código a seguir mostra como filtrar linhas no DataFrame que contêm “A” ou “B” na coluna da equipe:
df[df[" team "]. str . contains (“ A|B ”)] team conference points 0 A East 11 1 A East 8 2 A East 10 3 B West 6 4 B West 6
Somente as linhas cuja coluna de equipe contém ‘A’ ou ‘B’ são mantidas.
Exemplo 3: Filtrar linhas contendo uma string parcial
Nos exemplos anteriores, filtramos com base nas linhas que correspondem exatamente a uma ou mais strings.
No entanto, se quisermos filtrar linhas contendo uma string parcial, podemos usar a seguinte sintaxe:
#identify partial string to look for keep=[" Wes "] #filter for rows that contain the partial string "Wes" in the conference column df[df. conference . str . contains (' | ' .join (keep))] team conference points 3 B West 6 4 B West 6
Somente as linhas onde a coluna de conferência contém “Wes” são mantidas.
Recursos adicionais
Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:
Como excluir linhas no Pandas DataFrame com base na condição
Como filtrar um DataFrame do Pandas em múltiplas condições
Como usar o filtro “NOT IN” no Pandas DataFrame