如何从数据帧[duplicate]中筛选包含字符串模式的行
假设Python中有一个如下所示的数据帧：
df = pd.DataFrame({'vals': [1, 2, 3, 4], 'ids': [u'aball', u'bball', u'cnut', u'fball']})
或者，以表格形式：
ids vals
aball 1
bball 2
cnut 3
fball 4
如何筛选包含关键字“ball”的行？例如，输出应为：
ids vals
aball 1
bball 2
fball 4
共有3个答案
>>> mask = df['ids'].str.contains('ball')
>>> mask
0 True
1 True
2 False
3 True
Name: ids, dtype: bool
>>> df[mask]
ids vals
0 aball 1
1 bball 2
3 fball 4
df[df['ids'].str.contains('ball', na = False)] # valid for (at least) pandas version 0.17.1
逐步说明（从内到外）：
df['id']选择数据帧的id列（从技术上讲，对象df['id']的类型为熊猫。系列代码df['id']. str允许我们将矢量化的字符串方法（例如，low，包含）应用到Seriesdf['id'].str.contains（'ball'）检查Series的每个元素，以确定元素值是否具有字符串'ball'作为子字符串。结果是一系列布尔值，表示关于“球”子串的存在的True或False。df[df['id'].str.contains（'ball'）]将布尔掩码应用到数据框，并返回包含适当记录的视图。na=False从考虑中删除NA/NaN值；否则可能返回ValueError。
In [3]: df[df['ids'].str.contains("ball")]
Out[3]:
ids vals
0 aball 1
1 bball 2
3 fball 4
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