Pandas: как фильтровать строки, содержащие определенную строку

Вы можете использовать следующий синтаксис для фильтрации строк, содержащих определенную строку в DataFrame pandas:

 df[df[" col "]. str . contains (“ this string ”)]

В этом руководстве объясняется несколько примеров практического использования этого синтаксиса со следующим 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

Пример 1. Фильтрация строк, содержащих определенную строку

Следующий код показывает, как фильтровать строки в DataFrame, содержащие букву «A» в столбце команды:

 df[df[" team "]. str . contains (“ A ”)]

	team conference points
0 A East 11
1 A East 8
2 A East 10

Сохраняются только строки, столбец команды которых содержит букву «А».

Пример 2. Фильтрация строк, содержащих строку в списке

Следующий код показывает, как фильтровать строки в DataFrame, содержащие «A» или «B» в столбце команды:

 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

Сохраняются только строки, столбец команды которых содержит «A» или «B».

Пример 3. Фильтрация строк, содержащих неполную строку

В предыдущих примерах мы выполняли фильтрацию на основе строк, которые точно соответствуют одной или нескольким строкам.

Однако, если мы хотим отфильтровать строки, содержащие неполную строку, мы можем использовать следующий синтаксис:

 #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

Сохраняются только строки, в которых столбец конференции содержит «Wes».

Дополнительные ресурсы

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

Как удалить строки в Pandas DataFrame в зависимости от условия
Как фильтровать DataFrame Pandas по нескольким условиям
Как использовать фильтр «НЕ В» в Pandas DataFrame