Pandas对pandas数据帧使用str.contains函数

在本文中，我们将介绍如何在Pandas中使用str.contains函数。str.contains是Pandas提供的一个非常强大的方法，用于在数据帧（DataFrame）中搜索匹配某个模式的字符串。

str.contains函数的基本用法

str.contains函数用于在Series或DataFrame中搜索匹配某个模式的字符串，并返回一个布尔值的Series或DataFrame，指示每个元素是否包含该模式。

下面是str.contains函数的基本语法：

df['column_name'].str.contains('pattern')

其中，df是数据帧，'column_name'是要搜索的列名，'pattern'是要匹配的模式。

以下是一个示例，假设我们有以下的数据帧：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tommy', 'Sam'],
        'Age': [20, 25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Chicago', 'New York', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

我们可以使用str.contains函数来查找包含特定模式的字符串：

df['Name'].str.contains('Tom')

这将返回一个布尔值的Series，指示每个元素是否包含字符串’Tom’。在这个例子中，结果将是：

0     True
1    False
2    False
3     True
4    False
Name: Name, dtype: bool

我们可以通过将此Series作为筛选条件，来筛选出包含特定模式的行。例如，我们可以使用如下代码来仅保留包含字符串’Tom’的行：

df_filtered = df[df['Name'].str.contains('Tom')]

筛选后的数据帧将是：

  Name  Age      City
0  Tom   20  New York
3 Tomm   35  New York

str.contains函数的参数

str.contains函数还可以接受一些参数，以进一步定制搜索匹配的行为。

case参数

case参数用于指定匹配的大小写敏感性。默认情况下，case为True，表示大小写敏感。如果设置为False，则不区分大小写。

以下是一个示例，假设我们有以下的数据帧：

data = {'Name': ['Tom', 'nick', 'John', 'Tommy', 'sam'],
        'Age': [20, 25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Chicago', 'New York', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

我们可以使用str.contains函数来查找包含特定模式的字符串，并设置case参数为False，这样就可以不区分大小写地进行匹配：

df['Name'].str.contains('tom', case=False)

这将返回一个布尔值的Series，指示每个元素是否包含不区分大小写的字符串’tom’。在这个例子中，结果将是：

0     True
1    False
2    False
3     True
4    False
Name: Name, dtype: bool

在这个例子中，名字中的’Tom’和’tom’都被匹配到了。

regex参数

regex参数用于指定匹配的模式是否采用正则表达式。默认情况下，regex为True，表示使用正则表达式模式进行匹配。

以下是一个示例，假设我们有以下的数据帧：

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'J.*n', 'Tommy', 'Sam'],
        'Age': [20, 25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Chicago', 'New York', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

我们可以使用str.contains函数来查找包含特定正则表达式模式的字符串，并设置regex参数为True：

df['Name'].str.contains('J.*n', regex=True)

这将返回一个布尔值的Series，指示每个元素是否匹配了正则表达式模式’J.*n’。在这个例子中，结果将是：

0    False
1    False
2     True
3    False
4    False
Name: Name, dtype: bool

在这个例子中，名字中带有任意字符开头，以’n’结尾的字符串都被匹配到了。

使用str.contains函数进行模式匹配的实际应用

str.contains函数的灵活性使得它在实际应用中非常有用。下面我们将介绍一些常见的应用场景，并给出相应的示例说明。

筛选包含特定字母/字符串的行

有时候，我们需要根据某一列中的元素是否包含指定的字母或字符串来筛选行。例如，我们可以使用str.contains函数筛选出城市名中包含’York’的行：

df_filtered = df[df['City'].str.contains('York')]

筛选后的数据帧将是：

  Name  Age      City
0  Tom   20  New York
3 Tomm   35  New York

同样地，我们也可以使用str.contains函数筛选出名字中包含特定字符的行：

df_filtered = df[df['Name'].str.contains('o')]

筛选后的数据帧将是：

  Name  Age      City
0  Tom   20  New York
3 Tomm   35  New York
4  Sam   40     Tokyo

筛选不包含特定字母/字符串的行

除了筛选包含特定字母/字符串的行，我们也可以使用str.contains函数筛选出不包含特定字母/字符串的行。我们只需要在条件前加上~符号即可。例如，我们可以使用以下代码筛选出城市名中不包含’York’的行：

df_filtered = df[~df['City'].str.contains('York')]

筛选后的数据帧将是：

  Name  Age     City
1 Nick   25   London
2 John   30  Chicago
4  Sam   40    Tokyo

同样地，我们也可以使用以下代码筛选出名字中不包含特定字符的行：

df_filtered = df[~df['Name'].str.contains('o')]

筛选后的数据帧将是：

  Name  Age     City
1 Nick   25   London
2 John   30  Chicago

利用正则表达式进行模式匹配

在一些情况下，我们需要更复杂的模式匹配，而不仅仅是简单的字符串匹配。这时，我们可以将regex参数设置为True，并使用正则表达式进行匹配。

例如，假设我们有以下的数据帧：

data = {'Text': ['This is a test', '123456789', 'abcdef'],
        'Number': [1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

我们可以使用以下代码筛选出Text列中包含连续的数字的行：

df_filtered = df[df['Text'].str.contains('\d{2,}')]

筛选后的数据帧将是：

           Text  Number
1     123456789       2

在这个示例中，我们使用了正则表达式’\d{2,}’来匹配连续的两个或更多数字。

总结

在本文中，我们介绍了在Pandas中使用str.contains函数进行模式匹配的方法。我们学习了基本的使用方法和一些常用参数，以及给出了相关的示例说明。我们了解到，str.contains函数可以用于筛选包含特定字母/字符串的行，或筛选不包含特定字母/字符串的行。我们还学习了如何利用正则表达式进行更复杂的模式匹配。

希望本文对你理解和使用str.contains函数有所帮助！在实际的数据分析和处理过程中，掌握这个函数将为你带来更高效和便捷的操作。

如果你想进一步学习Pandas的相关知识，可以查看Pandas官方文档，其中有更详细的介绍和示例代码。祝你在数据处理的路上越走越远！

参考文献：
– Pandas官方文档

注意：以上示例仅用于说明目的，实际应用中请根据具体情况进行调整和扩展。