<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para verificar se uma string em um DataFrame do pandas cont\u00e9m v\u00e1rias substrings:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: verifique se a string cont\u00e9m uma das v\u00e1rias substrings<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: verifique se a string cont\u00e9m v\u00e1rias substrings<\/strong><\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar cada m\u00e9todo na pr\u00e1tica com o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe para verificar se cada string na coluna da equipe<\/strong> cont\u00e9m a substring “Bom” ou<\/strong> “\u00c9”:<\/span><\/p>\n A nova coluna good_or_east<\/strong> retorna os seguintes valores:<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : O |<\/strong> O operador significa \u201cou\u201d em pandas.<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe para verificar se cada string na coluna da equipe<\/strong> cont\u00e9m as substring \u201cBom\u201d e<\/b> \u201cIs\u201d:<\/span><\/p>\n A nova coluna good_and_east<\/strong> retorna os seguintes valores:<\/span><\/p>\n Observe que apenas um valor True<\/strong> \u00e9 retornado, pois h\u00e1 apenas um nome de equipe contendo a substring “Boa” e<\/strong> a substring “Leste”.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Pandas: adicione uma coluna de um DataFrame para outro<\/a> Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para verificar se uma string em um DataFrame do pandas cont\u00e9m v\u00e1rias substrings: M\u00e9todo 1: verifique se a string cont\u00e9m uma das v\u00e1rias substrings df[‘ string_column ‘]. str . contains (‘ | ‘ .join ([‘ string1 ‘,’ string2 ‘])) M\u00e9todo 2: verifique se a string cont\u00e9m v\u00e1rias substrings df[‘ […]<\/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":[],"class_list":["post-3726","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"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 Exemplo<\/strong> 1: Verifique se a string cont\u00e9m uma das v\u00e1rias substrings<\/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
Exemplo 2<\/strong> : Verifique se a string cont\u00e9m v\u00e1rias substrings<\/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
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: Obtenha linhas que n\u00e3o est\u00e3o em outro DataFrame<\/a>
Pandas: como verificar se v\u00e1rias colunas s\u00e3o iguais<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"