以下内容，如何使用pandas提取含有指定字符串的行的方法进行解释说明。
行的提取（选择）方法
完全匹配
- ==
部分匹配
- str.contains()：包含一个特定的字符串
- 参数na：缺少值NaN处理
- 参数case：大小写我的处理
- 参数regex：使用正则表达式模式
- str.endswith（）：以特定字符串结尾
- str.startswith（）：以特定的字符串开头
- str.match（）：匹配正则表达式模式
要提取部分匹配的行，可以使用pandas的（str.xxx（））方法，根据指定条件提取的字符串方法。
这次以以下数据为例
import pandas as pd
df = pd.read_csv('./data/08/sample_pandas_normal.csv').head(3)
print(df)
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 1 Bob 42 CA 92
# 2 Charlie 18 CA 70行的提取（选择）方法
首先，展示如何从pandas.DataFrame中提取（选择）行以获得新的pandas.DataFrame。
使用布尔值的布尔列表（数组）或pandas.Series的话，只能提取（选择）True行。
mask = [True, False, True]
df_mask = df[mask]
print(df_mask)
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 2 Charlie 18 CA 70
因此，对于具有字符串元素的列，是否能够获得根据条件的布尔列表就足够了。
完全匹配
==
如果元素与字符串完全匹配，则使用==获取为True的pandas.Series。
print(df['state'] == 'CA')
# 0 False
# 1 True
# 2 True
# Name: state, dtype: bool
print(df[df['state'] == 'CA'])
# name age state point
# 1 Bob 42 CA 92
# 2 Charlie 18 CA 70部分匹配
str.contains()：包含一个特定的字符串
pandas.Series字符串方法str.contains（）允许获取包含特定字符串的pandas.Series.
print(df['name'].str.contains('li'))
# 0 True
# 1 False
# 2 True
# Name: name, dtype: bool
print(df[df['name'].str.contains('li')])
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 2 Charlie 18 CA 70请注意，默认情况下，第一个参数中指定的字符串将作为正则表达式模式进行处理，如下所述。
参数na：缺少值NaN处理
如果元素是缺失值NaN，则默认情况下它将返回NaN而不是True或False。因此，使用pandas.Series提取该行是错误的。
df_nan = df.copy()
df_nan.iloc[2, 0] = float('nan')
print(df_nan)
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 1 Bob 42 CA 92
# 2 NaN 18 CA 70
print(df_nan['name'].str.contains('li'))
# 0 True
# 1 False
# 2 NaN
# Name: name, dtype: object
# print(df_nan[df_nan['name'].str.contains('li')])
# ValueError: cannot index with vector containing NA / NaN values可以通过str.contains（）的参数na来指定替换NaN结果的值。
print(df_nan['name'].str.contains('li', na=False))
# 0 True
# 1 False
# 2 False
# Name: name, dtype: bool
print(df_nan['name'].str.contains('li', na=True))
# 0 True
# 1 False
# 2 True
# Name: name, dtype: bool用作条件时，如果na = True，则选择NaN的行，如果na = False，则不选择NaN的行。
参数case：大小写我的处理
默认情况下，区分大小写。如果参数case为False，则case被忽略。
print(df['name'].str.contains('LI'))
# 0 False
# 1 False
# 2 False
# Name: name, dtype: bool
print(df['name'].str.contains('LI', case=False))
# 0 True
# 1 False
# 2 True
# Name: name, dtype: bool参数regex：使用正则表达式模式
使用str.contains（）时要记住的一件事是，默认情况下，指定为第一个参数的字符串将作为正则表达式模式进行处理。
print(df['name'].str.contains('i.*e'))
# 0 True
# 1 False
# 2 True
# Name: name, dtype: bool
如果参数ragex为False，则确定是否包含第一个参数的字符串本身。
print(df['name'].str.contains('i.*e', regex=False))
# 0 False
# 1 False
# 2 False
# Name: name, dtype: bool
例如，如果要判断是否包含正则表达式的特殊字符，例如？，。，*，则需要设置regex = False。当然，可以指定一个正则表达式模式，以转义\？等特殊字符。
请注意，默认值可能会导致错误。
df_q = df.copy()
df_q.iloc[2, 0] += '?'
print(df_q)
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 1 Bob 42 CA 92
# 2 Charlie? 18 CA 70
# print(df_q['name'].str.contains('?'))
# error: nothing to repeat at position 0
print(df_q['name'].str.contains('?', regex=False))
# 0 False
# 1 False
# 2 True
# Name: name, dtype: bool
print(df_q['name'].str.contains('\?'))
# 0 False
# 1 False
# 2 True
# Name: name, dtype: boolstr.contains（）等同于re.search（），并且可以在flags参数中指定正则表达式标志。如稍后所述，还有对应于re.match（）的str.match（）。
请注意，下面要介绍的str.endswith（）如果想要确定end ?，会更容易，如本例所示。
str.endswith（）：以特定字符串结尾
pandas.Series字符串方法str.endswith（）可以获取以特定字符串结尾的pandas.Series。
print(df['name'].str.endswith('e'))
# 0 True
# 1 False
# 2 True
# Name: name, dtype: bool
print(df[df['name'].str.endswith('e')])
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 2 Charlie 18 CA 70str.endswith（）也有一个参数na。如果要选择缺失值NaN的行，则设置na = True；如果不想选择，则将na = False设置。
没有参数case，因此它始终区分大小写。
另外，第一个参数的字符串在确定中照原样使用，而不作为正则表达式模式处理。
str.startswith（）：以特定的字符串开头
pandas.Series字符串方法str.startswith（）可以获取以特定字符串开头的pandas.Series。
print(df['name'].str.startswith('B'))
# 0 False
# 1 True
# 2 False
# Name: name, dtype: bool
print(df[df['name'].str.startswith('B')])
# name age state point
# 1 Bob 42 CA 92str.match（）：匹配正则表达式模式
pandas.Series字符串方法str.match（）可以获取与正则表达式模式匹配的pandas.Series。
print(df['name'].str.match('.*i.*e'))
# 0 True
# 1 False
# 2 True
# Name: name, dtype: bool
print(df[df['name'].str.match('.*i.*e')])
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 2 Charlie 18 CA 70如上所述，str.match（）对应于re.match（），并确定字符串的开头是否与模式匹配。如果不是一开始就为False。
print(df['name'].str.match('.*i'))
# 0 True
# 1 False
# 2 True
# Name: name, dtype: bool
print(df['name'].str.match('i.*e'))
# 0 False
# 1 False
# 2 False
# Name: name, dtype: bool当需要确定是否包括与模式匹配的部分时，不仅在开始时，而且默认使用与上述re.search（）等效的re.contains（）（regex = True）。
str.match（）与str.contains（）可以以相同的方式指定参数na，case和flag。
到此这篇关于Pandas提取含有指定字符串的行(完全匹配,部分匹配)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas提取指定字符串的行内容请搜索aitechtogether.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持aitechtogether.com！
