有没有这将是一个组合的等同的任何功能df.isin()和df[col].str.contains()?
df.isin()
df[col].str.contains()
例如,假设我有系列 s = pd.Series(['cat','hat','dog','fog','pet']),并且我想找到s包含的任何一个的所有地方['og', 'at'],那么我想得到除“宠物”以外的所有东西。
s = pd.Series(['cat','hat','dog','fog','pet'])
['og', 'at']
我有一个解决方案,但这很不雅致:
searchfor = ['og', 'at'] found = [s.str.contains(x) for x in searchfor] result = pd.DataFrame[found] result.any()
有一个更好的方法吗?
一种选择是仅使用正则表达式|字符尝试匹配系列中单词中的每个子字符串s(仍使用str.contains)。
str.contains
你可以通过将单词searchfor与结合在一起来构造正则表达式|:
searchfor
>>> searchfor = ['og', 'at'] >>> s[s.str.contains('|'.join(searchfor))] 0 cat 1 hat 2 dog 3 fog dtype: object
就像@AndyHayden在下面的注释中指出的那样,请注意你的子字符串是否具有特殊字符,例如$和^你想在字面上进行匹配的字符。这些字符在正则表达式的上下文中具有特定含义,并且会影响匹配。
@AndyHayden
你可以通过转义非字母数字字符来使子字符串列表更安全re.escape:
re.escape
>>> import re >>> matches = ['$money', 'x^y'] >>> safe_matches = [re.escape(m) for m in matches] >>> safe_matches ['\\$money', 'x\\^y']
与结合使用时,此新列表中带有的字符串将逐字匹配每个字符str.contains。