我做了一些搜索,不知道如何通过df[“col”]过滤数据帧。str.contains(word)
,但是我想知道是否有一种方法可以实现相反的效果:通过该集合的补充来过滤数据帧。例如:为了的效果!(df[“col”].str.contains(word))
。
这可以通过DataFrame
方法实现吗?
您可以使用应用和Lambda:
df[df["col"].apply(lambda x: word not in x)]
或者,如果要定义更复杂的规则,可以使用和:
df[df["col"].apply(lambda x: word_1 not in x and word_2 not in x)]
我在使用not(~)符号时也遇到了问题,所以这里是另一个StackOverflow线程的另一种方法:
df[df["col"].str.contains('this|that')==False]
可以使用反转(~)运算符(其作用类似于非布尔数据):
new_df = df[~df["col"].str.contains(word)]
,其中new_df
是RHS返回的副本。
contains还接受正则表达式。。。
如果上面抛出一个ValueError,原因可能是因为你有混合数据类型,所以使用na=False
:
new_df = df[~df["col"].str.contains(word, na=False)]
或
new_df = df[df["col"].str.contains(word) == False]
问题内容: 我已经进行了一些搜索,无法弄清楚如何通过过滤数据帧,但是我想知道是否有一种方法可以反向执行:通过该集合的补充来过滤数据帧。例如:达到的效果。 可以通过一种方法来完成吗? 问题答案: 您可以使用invert(〜)运算符(其作用类似于非布尔数据): ,RHS返回的副本在哪里。 包含还接受正则表达式… 如果以上方法引发ValueError,则可能是由于您混合使用了数据类型,所以请使用: 要么
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