Pandas: как выбрать строки, которые не начинаются со строки

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для выбора строк, которые не начинаются с определенной строки в DataFrame pandas:

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

Эта конкретная формула выбирает все строки в DataFrame, где столбец с именем my_column не начинается со строки this или строки that .

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: выберите строки, которые не начинаются со строки в Pandas

Допустим, у нас есть следующий DataFrame pandas, который содержит информацию о продажах для различных магазинов:

 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     

Мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы выбрать все строки в DataFrame, которые не начинаются со строк «Верхняя» или «Нижняя» в столбце хранилища :

 #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

Обратите внимание, что возвращаются только те строки, в которых столбец магазина не начинается с «Верхнего» или «Нижнего».

Если хотите, вы также можете определить строковый кортеж вне функции Startupswith() :

 #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

Это дает тот же результат, что и предыдущий метод.

Примечание . Полную документацию по функции startwith в pandas можно найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Pandas: как фильтровать строки по длине строки
Pandas: как проверить, содержит ли столбец строку
Pandas: как объединить строки с помощью GroupBy