pandas loc 模糊匹配|极客教程

pandas loc 模糊匹配

在使用 Pandas 进行数据处理时，经常会遇到需要根据某些条件来筛选数据的情况。Pandas 提供了 loc 方法来实现基于标签的索引，可以方便地根据行索引和列标签来定位数据。然而，在实际应用中，有时候我们需要使用模糊匹配的方式来筛选数据，这时就可以借助一些技巧来实现。

本文将详细介绍如何使用 Pandas 的 loc 方法进行模糊匹配，包括使用正则表达式和自定义函数来实现模糊匹配的功能。

使用 Pandas 的 loc 方法进行精确匹配

首先，我们来看一下如何使用 Pandas 的 loc 方法进行精确匹配。假设我们有一个包含学生信息的 DataFrame，如下所示：

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [20, 21, 22, 23],
    'Score': [85, 90, 88, 92]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行结果如下：

      Name  Age  Score
0    Alice   20     85
1      Bob   21     90
2  Charlie   22     88
3    David   23     92

如果我们想要筛选出姓名为 “Bob” 的学生信息，可以使用如下代码：

result = df.loc[df['Name'] == 'Bob']
print(result)

运行结果如下：

  Name  Age  Score
1  Bob   21     90

这是一个简单的精确匹配示例。接下来我们将介绍如何进行模糊匹配。

使用正则表达式进行模糊匹配

Pandas 的 loc 方法支持传入返回布尔值的 Series 对象进行条件筛选，因此我们可以借助正则表达式来进行模糊匹配。下面是一个使用正则表达式进行模糊匹配的示例：

result = df.loc[df['Name'].str.contains('^C', regex=True)]
print(result)

在上面的代码中，^C 表示以字母 “C” 开头的字符串，因此结果将筛选出姓名以 “C” 开头的学生信息。运行结果如下：

      Name  Age  Score
2  Charlie   22     88

通过修改正则表达式的模式，我们可以实现不同类型的模糊匹配，更灵活地筛选数据。

自定义函数实现模糊匹配

除了使用正则表达式，我们还可以通过自定义函数来实现模糊匹配。下面是一个使用自定义函数进行模糊匹配的示例：

def is_contain_a(name):
    return 'a' in name.lower()

result = df.loc[df['Name'].apply(is_contain_a)]
print(result)

在上面的代码中，is_contain_a 函数用来判断字符串中是否包含字母 “a”（不区分大小写），然后通过 apply 方法应用该函数进行筛选。运行结果如下：

      Name  Age  Score
0    Alice   20     85
2  Charlie   22     88
3    David   23     92

通过自定义函数，我们可以实现更加复杂的模糊匹配逻辑，满足不同的筛选需求。

总结

本文详细介绍了如何使用 Pandas 的 loc 方法进行模糊匹配，包括使用正则表达式和自定义函数两种方式。通过灵活运用这些技巧，可以方便地实现对数据的精确和模糊匹配，提高数据处理的效率和灵活性。

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