使用Pandas提取以特定字符串开头的列数据

最新推荐文章于 2023-11-26 21:35:39 发布

CodeWOW

最新推荐文章于 2023-11-26 21:35:39 发布

阅读量499

点赞数

文章标签： pandas 机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWOW/article/details/133257514

版权

机器学习-深度学习专栏收录该内容

155 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用Python的Pandas库，通过str.startswith()方法从DataFrame中提取以特定字符串开头的列数据。以一个学生数据集为例，展示了如何筛选姓氏以'Smith'开头的学生信息，并提及了类似的str.endswith()方法用于筛选以特定字符串结尾的数据。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在数据分析和处理中，经常需要从大量的数据中提取出符合特定条件的子集。对于使用Python进行数据分析的用户来说，Pandas是一个非常强大和常用的工具。Pandas提供了许多灵活的功能，可以轻松地从数据集中提取出满足特定条件的数据。

本篇文章将介绍如何使用Pandas提取某一列中以特定字符串开头的数据。我们将使用Pandas的DataFrame数据结构和相关方法来实现这个目标。

首先，让我们导入Pandas库并创建一个示例DataFrame来进行演示。假设我们有一个包含学生姓名和年龄的数据集，我们想要提取出所有姓氏以"Smith"开头的学生信息。

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
   '姓名': ['John Smith'

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

CodeWOW

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

Pandas数据筛选：以指定字符开头的字符串数据列的所有行

BUG？不存在的！

05-23

2382

在进行数据分析和处理时，我们经常需要筛选出符合特定条件的数据行。在 Pandas 中，可以通过筛选数据列中字符串的第一个字符来实现这一功能。本文将介绍如何筛选以指定字符开头的字符串数据列的所有行，并附上相应的源代码。本文介绍了在 Pandas 中，如何筛选以指定字符开头的字符串数据列的所有行。接着，我们需要筛选以指定字符开头的字符串数据列的所有行。接下来，我们需要筛选出需要的数据列。首先，我们需要读取一个数据集。最后，我们可以输出筛选出的结果。Pandas数据筛选：以指定字符开头的字符串数据列的所有行。

使用Pandas筛选以特定前缀开头的数据列

CyberFlare的博客

09-04

377

请注意，这里的筛选只针对列名，而不是列中的实际数据。如果你需要筛选列中以特定前缀开头的实际数据，可以使用类似的方法，结合使用。函数，我们可以方便地筛选出以特定前缀开头的数据列。这在数据处理和分析中非常实用，能够帮助我们快速定位和处理感兴趣的数据列。我们想要筛选出那些以特定前缀开头的数据列，可以使用。Pandas是一个强大的数据处理库，它提供了各种功能来处理和操作数据。这种方法可以帮助我们在处理大型数据集时快速筛选出我们感兴趣的数据列。函数来筛选出以特定前缀开头的数据列。函数来筛选以特定前缀开头的数据列。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Pandas 分割字符串

Claroja

03-21

1万+

构建数据框，我们要把b列以“-”分割成两列from pandas.core.frame import DataFrame df = DataFrame({"a" : ["1","2","3","4"], "b" : ["5-9","6-10","7-11","8-12"]}) print (df) a b 0 1 5-9 1 2 6-10 2 3 7-11

Pandas提取含有指定字符串的行或列（DataFrame子集）

热门推荐

XIAOFEI@IDO

10-29

5万+

Pandas提取含有指定字符串的行（完全匹配，部分匹配） 1. 概述接下来，讲解如何采用正则的方式提取DataFrame子集完全匹配 == 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注：要提取部分匹配的行，可以使用pand

pandas 对列中字符串截取方法：

sam_5921的博客

12-30

1万+

pandas 对列中字符串截取方法：

【Pandas数据处理100例】（三十二）：Pandas提取某一列以某字符串开头的数据startswith()

优快云精品推荐

11-29

1265

大家好，我是阿光。本专栏整理了《Pandas数据分析处理》，内包含了各种常见的数据处理，以及Pandas内置函数的使用方法，帮助我们快速便捷的处理表格数据。正在更新中~ ✨。

pandas筛选dataframe数据：指定字符串数据列的内容的第一个字符为特定字符的所有数据行

data+scenario+science+insight

04-28

888

pandas筛选dataframe数据：指定字符串数据列的内容的第一个字符为特定字符的所有数据行

Python Pandas 字符串截取

hxfjargon的博客

03-12

1185

pandas 字符串截取

Pandas截取列部分字符，并据此修改另一列的数据

weixin_30718391的博客

04-06

6660

#截取'股票代码'第一个字符 df['首字符'] = df['股票代码'].str[0:1] #添加市场代码列，初始值为0=深圳 df['市场'] = 0 #根据一列的值，修改另一列的值 df.loc[df['首字符'] == '6','市场'] = '1' # 根据'首字符'列的值，修改'市场'的值。 1表示上海截取字符串的部分字符： date=today[4:8] #截...

使用Pandas提取包含特定字符串的行数据

CqpFsharp的博客

09-25

932

假设我们有一个名为"data.csv"的CSV文件，其中包含了一些数据。下面的示例演示了如何提取包含特定字符串的行数据。假设我们要提取"column_name"列中包含字符串"keyword"的行数据。来同时筛选两个条件，即"column1"列包含"keyword1"字符串并且"column2"列包含"keyword2"字符串。上面的代码将筛选后的结果保存到名为"filtered_data.csv"的CSV文件中，并且不包含索引列。最后，我们可以将筛选后的结果保存到一个新的CSV文件中，以便后续使用。

从pandas一个单元格的字符串中提取字符串方式

09-18

今天小编就为大家分享一篇从pandas一个单元格的字符串中提取字符串方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

pandas获取某列前n位字符串

puhuihui的博客

05-11

2万+

import pandas as pd fpath='xx.xlsx' df=pd.read_excel(fpath) df.set_index("序号",inplace=True) #指定列插入某列前n位字符串 book_id=df.pop('索书号') // book_id获取第一位字符 book_id=book_id.str[:1] //在第二列新增book_id列并用book_id填充 df.insert(1,'book_id',book_id) //按照book_id列对新增的”类别“列填充

用正则从pandas.DataFrame的列中提取字符

明而决之

04-09

6200

从pandas.DataFrame的列中提取字符，文中涉及到两种方法，一是使用map()处理，而是通过正则处理

Pandas筛选DataFrame数据：根据指定字符串数据列的第一个字符进行筛选

PixelEnigma的博客

09-06

497

在Python中，Pandas是一个强大的数据处理库，它提供了灵活的工具和函数来处理和分析数据。在本文中，我们将讨论如何使用Pandas来筛选DataFrame中特定字符串数据列的内容，具体是筛选以特定字符开头的所有数据行。将返回一个布尔型的Series，指示DataFrame中每个姓名是否以字母’B’开头。然后，我们使用这个布尔型Series作为筛选条件，对原始DataFrame进行筛选操作。现在，我们将使用筛选条件来选择以特定字符开头的数据行。如上所示，只有姓名为’Bob’的数据行满足我们的筛选条件。

pandas从一列里面提取前两位数字

m0_73669058的博客

06-16

3234

使用str.实现取第4和第5位数字，python的中括号切片默认左闭右开（转成int后，01，02会自动变成1，2）

pandas判断一个列中以某字母为开头的所有行

跑着跑着人就瘦了

10-11

3499

自定义一个条件判断然后得到一个mask, 根据mask判断.例如判断一个列中名称开头为'G'的所有行： mask = [ True if i[0] == 'G' else False for i in df.Team ]，然后df[mask]

如何使用pandas提取含有指定字符串

我的博客，不一样的自我表达

04-08

2608

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 pddf = pd.re

67_Pandas将切片应用于字符串，以提取任意位置和长度的部分

最新发布

qq_18351157的博客

11-26

3285

使用负值来指定结束。

Part 9:Pandas 的字符串处理操作

qq_46044325的博客

09-13

4454

前面我们已经使用了字符串的处理函数:1.获取Series的str属性，然后使用各种字符串处理函数2.使用str的startswith、contains等bool类Series可以做条件查询3.需要多次str处理的链式操作4.使用正则表达式的处理。

pandas进行字符串操作，写出完整代码

08-05

### 回答1：当进行字符串操作时，可以使用Python的pandas库来方便地完成任务。下面是一个简单的字符串操作的例子，包含完整的代码： ```python import pandas as pd # 创建一个包含字符串的Series s = pd.Series(['apple', 'banana', 'orange']) # 将每个字符串转换为大写形式 s_upper = s.str.upper() # 打印结果 print(s_upper) ``` 在这个例子中，我们首先导入了pandas库。然后，我们创建了一个包含三个字符串的Series对象，每个字符串代表一种水果。接着，我们使用Series对象的`str`属性，将每个字符串转换为大写形式，并将结果保存到`s_upper`变量中。最后，我们使用`print`函数将结果打印到屏幕上。在实际使用中，我们可以使用pandas库的字符串操作功能来完成各种任务，例如提取子字符串、替换文本、拆分字符串等等。 ### 回答2： import pandas as pd # 创建一个包含字符串的Series data = pd.Series(['apple', 'banana', 'orange', 'grape', 'kiwi']) # 转换所有字符串为大写 data_uppercase = data.str.upper() print("转换为大写字母:") print(data_uppercase) # 转换所有字符串为小写 data_lowercase = data.str.lower() print("\n转换为小写字母:") print(data_lowercase) # 检查字符串中是否包含指定的子串 contain_apple = data.str.contains('apple') print("\n字符串中是否包含'apple':") print(contain_apple) # 使用正则表达式替换字符串 data_replace = data.str.replace('a', '*') print("\n将所有的'a'替换为'*':") print(data_replace) # 拆分字符串并将结果转换为DataFrame data_split = data.str.split(',') df = pd.DataFrame(data_split.tolist(), columns=['fruits']) print("\n将字符串拆分并转换为DataFrame:") print(df) # 连接字符串 data_join = data.str.cat(sep=' ') print("\n将字符串连接起来:") print(data_join) ### 回答3： import pandas as pd # 创建一个包含字符串的Series data = pd.Series(['apple', 'banana', 'orange', 'kiwi']) # 将字符串转换为大写 data_upper = data.str.upper() print("转换为大写后的Series:", data_upper) # 将字符串转换为小写 data_lower = data.str.lower() print("转换为小写后的Series:", data_lower) # 判断字符串是否以特定字符开头 start_with_b = data.str.startswith('b') print("以'b'开头的字符串:", start_with_b) # 判断字符串是否以特定字符结尾 end_with_e = data.str.endswith('e') print("以'e'结尾的字符串:", end_with_e) # 判断字符串是否包含特定字符 contains_a = data.str.contains('a') print("包含'a'的字符串:", contains_a) # 提取字符串中的数字 numbers = pd.Series(['1 apple', '2 bananas', '3 oranges', '4 kiwis']) extracted_numbers = numbers.str.extract('(\d+)') print("提取的数字:", extracted_numbers) # 替换字符串中的特定字符 data_replaced = data.str.replace('apple', 'pear') print("替换后的字符串:", data_replaced)