选择列A的值以列B的值开始的行
我有一个数据框，希望选择一列的值以另一列的值开始的行。我尝试了以下方法：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'xyz', 'aa'],
'B': ['app', 'b', 'aa']})
df_subset = df[df['A'].str.startswith(df['B'])]
但是它出错了，我发现的这个解决方案也没有帮助。
KeyError: "None of [Float64Index([nan, nan, nan], dtype='float64')] are in the [columns]"
np。其中（df['A'].str.startswith（df['B']），True，False）从这里也返回所有的True。
共有3个答案
无需使用for循环即可实现此目的：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'xyz', 'aa'],
'B': ['app', 'b', 'aa']})
ufunc = np.frompyfunc(str.startswith, 2, 1)
idx = ufunc(df['A'], df['B'])
df[idx]
Out[22]:
A B
0 apple app
2 aa aa
您可能需要使用for循环，因为行检查不支持str.startswith
[x.startswith(y) for x , y in zip(df.A,df.B)]
Out[380]: [True, False, True]
df_sub=df[[x.startswith(y) for x , y in zip(df.A,df.B)]].copy()
对于行比较，我们可以使用DataFrame。应用：
m = df.apply(lambda x: x['A'].startswith(x['B']), axis=1)
df[m]
A B
0 apple app
2 aa aa
你的代码不工作的原因是因为Series.str.startswith接受一个字符序列（一个字符串标量），而你使用的是熊猫Series。引用文档：
pat:str
字符序列。不接受正则表达式。
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