dataframe里找出含有某子字符串的行

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博客主要围绕在DataFrame中找出含有某子字符串的行展开，涉及使用Python进行数据处理的相关操作，帮助解决在数据处理过程中筛选特定行的问题。

dataframe里找出含有某子字符串的行

data_train[data_train['Name'].str.contains('Mr\.')]
pandas基于dataframe字符串数据列包含（contains）特定字符串来筛选dataframe中的数据行（rows where values contain substring）
data+scenario+science+insight
01-26 3315
pandas基于dataframe字符串数据列包含（contains）特定字符串来筛选dataframe中的数据行（rows where values contain substring）
筛选包含特定字符串的DataFrame行 - Python代码示例
2301_78484069的博客
09-07 1070
以上就是使用Python筛选包含特定字符串的DataFrame行的方法。在上述示例中，我们使用了df[‘column_name’].str.contains(‘an’)来筛选包含字符串’an’的行。要筛选包含特定字符串的行，我们可以使用pandas的str.contains()方法。接下来，让我们假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含了一列名为’column_name’的数据。现在，我们有一个包含了几种水果的DataFrame，其中的’column_name’列包含了水果的名称。
【pandas 数据框操作】dataframe中如何筛选列包含特定字符串
赖德发的博客
12-16 1万+
dataframe的某一列均为字符串格式，想筛选出含有特定字符串的行，具体实现代码如下： data1=df[df['标题'].str.contains('摘要')] #这是使用语法,模糊匹配 df[ df['通信名称'].str.contains('联通|移动|小灵通|电信')] #这一种方法不是匹配，而是等于后面列表中的值，要注意区别 df[ df['通信名称'].isin(['联通','移动','小灵通','电信'])] 包含的字符串比较多时就用’|‘管道符隔开 那如果是不包含呢，取出不包含这些
Pandas过滤dataframe中包含特定字符串的数据方法
09-19
今天小编就为大家分享一篇Pandas过滤dataframe中包含特定字符串的数据方法，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
python: 找到dataframe某列中含有特定字段字符串的行 & 遍历dataframe & 函数返回为空 & 找到特定单元格
anniewwy的博客
05-25 8373
题目描述： 6.) Proving Afzal Wrong We have detoured from the original aim of this question for long enough. Compare the popularity of dance music genres and pop music genres across the dataset using appropiate visualisation/s. Make the assumption that the pop
dataframe定位列中包含某个指定字符，替换为另外一个值
ahxttt的博客
01-01 1万+
类似一个字典的填充功能吧，可以自己转变为遍历字典，然后填充整个dataframe。日常工作中遇到dataframe某列含有某个关键字，另一列填充指定的字符，例子中指的是：定位列中含有‘巴拉巴拉’的，号码列中填入1021000999。
python之数据的转换及字符串操作
LZH_12345的博客
04-07 3143
数据的过滤、清理和其他转换工作也是数据规整化的一大类操作。一、移除重复数据duplicated方法返回的是一个布尔型Series,表示各行是否是重复行，默认判断全部列且默认第一个出现值为Truedrop_duplicates方法移除重复行，默认判断全部列，默认保留第一个出现的值data=DataFrame({'k1':['one']*3+['two']*4,'k2':[1,1,2,3,3,4,4]...
python dataframe数据中全文检索‘出口免抵退’文本所在行和列
09-28
1. 使用`.str.contains('出口免抵退')`来找出包含该文本的行，这会返回一个布尔系列，其中True表示该行包含文本。 ```python contains_text = df['column_name'].str.contains('出口免抵退') ``` 请替换`'column_...
【字符串处理艺术】：掌握Python高效字符串处理技巧
![字符串处理]...本章将引领读者进入Python字符串的世界，涵盖核心概念及初步操作，为后续深入理解字符串及其处理技术打下坚实基础。 ```python # 示例代码：基本字符串操作 greeting = "Hello, " + "World
dataframe条件取值
05-23
对于更加复杂或者可读性更高的场景，Pandas 提供了一个字符串表达式的接口——`.query()` 方法。这种方法允许直接书写类似于 SQL 风格的语句来进行条件选择。 ##### 示例代码 继续沿用之前的例子，同样的需求可以...
Spark SQL与DataFrame详解:案例解析(第6天)
syhiiu的博客
06-18 1582
本文主要通过各种案例详解了Spark SQL以及DataFrame
筛选DataFrame出某一列包含字符串的所有行的实战代码
weixin_43178406的博客
05-23 1万+
本文主要介绍了筛选DataFrame出某一列包含字符串的所有行的实战代码，希望能对学习Pandas的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
从Python pandas.DataFrame数据表中提取或删除包含指定字符串的行
weixin_55674264的博客
01-14 1万+
有时候需要删除数据表中某一列中包含指定字符串的行，可以使用pandas的字符串包含函数.str.contains： pd.Series.str.contains(pat, case=True, flags=0, na=None, regex=True) #pat是搜索字符，case表示是否区分大小写，flags表示是否传递给 re 模块的标志，regex=True则pat是一个正则表达式，regex=False表示pat是一个字符串 官网详细解释链接：https://pandas.pydata.org/d
Pandas 过滤dataframe中包含特定字符串的数据
yyhhlancelot的博客
08-30 10万+
假如有一列全是字符串的dataframe，希望提取包含特定字符的所有数据，该如何提取呢？ 因为之前尝试使用filter，发现行不通，最终找到这个行得通的方法。 举例说明： 我希望提取所有包含'Mr.'的人名 1、首先将他们进行字符串化，并得到其对应的布尔值： >>> bool = df.str.contains('Mr\.') #不要忘记正则表达式的写法，'.'在...
pandas.DataFrame中删除包涵特定字符串所在的行
htbeker的博客
03-21 5万+
你在使用pandas处理DataFrame中是否遇到过如下这类问题？我们需要删除某一列所有元素中含有固定字符元素所在的行，比如下面的例子：如果要删除的元素固定有更简单的方法，可参考另一篇博文：http://blog.youkuaiyun.com/htbeker/article/details/79427628...
如何在python pandas的dataframe对象筛选出包含特定字符串的行？
跬步Python股票数据量化分析
05-08 1万+
如何在python pandas的dataframe对象筛选出包含特定字符串的行？ 以数据集df为例，df包含有name的行。如何筛选出name行中，包含‘酒’字符的行？ df = df[df['name'].str.contains('酒')] 是不是超级简单，试起来吧！ 这里可以用来股票量化分析中，对行业股票分析，筛选出行业分类中包含酒的行业。 ...
pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列
热门推荐
luocheng7430的博客
06-20 31万+
1.删除/选取某列含有特殊数值的行 import pandas as pd import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC')) print(df1) df2=df1.copy() #删除/选取...
oracle分割字符串split_Python 基础（字符串）
weixin_39789370的博客
12-01 497
字符串定义字符串是 Python中最常用的数据类型。字符串的意思就是"一串字符"，比如"Hello,Charlie"是一个字符串，"How are you?"也是一个字符串。Python要求字符串必须使用引号括起来，使用单引号也行，使用双引号也行，当然三引号(一对连续的单引号或者双引号 :"""字符串""" , '''字符串''')也可以，只要两边的引号能配对即可。Python中三引号可...
python dataframe 某一列时间格式转字符串
最新发布
09-29
<think>首先，用户的问题是：如何将Python中DataFrame某一列的时间格式转换为字符串格式。用户指定了参考站内引用，但需要参考用户上次的问题和我的回答。 回顾用户的历史问题：用户上次的问题是关于将DataFrame一列转化为字符串的示例，但现在是关于时间格式转换为字符串格式的特定场景。 用户提供的引用： - 引用[1]：关于组合多个列的字符串创建新列。 - 引用[2]：关于将某一列转换为字符类型，以便在回归中作为分类变量。 - 引用[3]和[4]：关于Spark Dataframe的转换，但用户现在问的是Python，可能是pandas。 用户当前查询：将DataFrame某一列的时间格式转换为字符串格式。 由于用户提到Python，我应该假设使用的是pandas库，因为这常见于DataFrame操作。 关键点：将时间格式（如datetime）转换为字符串格式。 在pandas中，处理时间序列时，常用pd.to_datetime将列转换为datetime对象。但这里是相反：datetime对象转换为字符串。 标准方法： - 使用strftime方法将datetime对象格式化为字符串。 - 在pandas中，可以对datetime列应用.dt.strftime(format)来转换。 例如： - 假设有一个DataFrame df，其中有一列'datetime_col'是datetime类型。 - 转换为字符串：df['string_col'] = df['datetime_col'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') 引用中： - 引用[2]提到将列转换为字符串类型，但不是针对时间格式。它说："convert zipcode to string"，使用.astype(str)。 - 对于时间格式，.astype(str)也会工作，但可能不会按指定格式输出；它会使用默认格式。 - 为了控制格式，应该使用strftime。 用户指定“时间格式转换为字符串格式”，所以需要指定格式。 在我的回答中，我需要： 1. 使用中文回答。 2. 结构清晰，逐步解释。 3. 确保LaTeX语法正确（如果有数学表达式）。 4. 生成相关问题。 5. 在引用的段落末尾添加引用标识。 用户查询中没有明显的数学表达式，所以可能不需要LaTeX，但如果有变量等，我会用$...$。 步骤： 1. 确认问题：用户想将DataFrame中的时间列转换为字符串格式。 2. 解释方法：使用pandas的dt.strftime函数。 3. 提供示例代码。 4. 讨论注意事项。 5. 生成相关问题。 生成相关问题：基于这个查询，相关问题可能包括： - 如何设置特定的日期时间格式？ - 如何处理缺失值在转换中？ - 为什么需要将时间转换为字符串？ - 其他与pandas数据类型转换相关的问题。 确保回答真实可靠：基于pandas文档。 最终回答结构： - 简要介绍问题。 - 逐步解释解决方案。 - 代码示例。 - 注意事项。 - 相关问题。 参考用户上次的问题：用户上次是关于字符串连接，但这次是时间转换，所以直接回答当前问题。 开始构建回答。 </think>### 将DataFrame时间列转换为字符串格式 在Python中，处理pandas DataFrame时，将某一列的时间格式（如datetime类型）转换为字符串格式是常见任务。这通常用于格式化输出、数据导出或在某些模型中作为分类特征。核心方法是使用pandas的`dt.strftime()`函数，它允许你指定自定义日期时间格式。下面我将逐步解释解决方案，并提供完整示例。 #### 步骤分解 1. **确认数据类型**：首先，确保目标列是datetime类型。如果列是字符串或其他格式，需先用`pd.to_datetime()`转换。 2. **使用`dt.strftime()`格式化**：对datetime列应用`.dt.strftime(format)`方法，其中`format`是日期时间格式字符串（如`'%Y-%m-%d'`）。这会返回一个新列或覆盖原列。 3. **可选转换存储**：如果需要，可以将结果存储为新列或覆盖原列。 关键点： - `.dt.strftime()` 是pandas的datetime访问器方法，专用于格式化日期时间。 - 格式字符串语法基于Python的`strftime`标准（例如，`%Y`为年份，`%m`为月份）[^1]。 - 如果需要简单的字符串表示（无自定义格式），可用`.astype(str)`，但不推荐，因为它使用默认格式且不可控。 #### 完整代码示例 假设我们有一个DataFrame，其中`date_column`列是datetime类型，我们要将其转换为字符串格式，如`'YYYY-MM-DD'`。 ```python import pandas as pd # 创建示例DataFrame（含datetime列） data = { 'date_column': ['2023-01-01 08:30:00', '2023-01-02 15:45:00', '2023-01-03 20:00:00'], 'value': [10, 20, 30] } df = pd.DataFrame(data) # 步骤1：确保列是datetime类型（如果还不是，先转换） df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column']) # 如果列是字符串，此步必需；否则可跳过 # 步骤2：使用dt.strftime()转换为字符串格式 # 定义格式，例如：'%Y-%m-%d' 表示 'YYYY-MM-DD' df['date_string'] = df['date_column'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') # 添加新列 # 或覆盖原列：df['date_column'] = df['date_column'].dt.strftime('%Y-%m-%d') # 打印结果 print(df) # 输出示例： # date_column value date_string # 0 2023-01-01 08:30:00 10 2023-01-01 08:30:00 # 1 2023-01-02 15:45:00 20 2023-01-02 15:45:00 # 2 2023-01-03 20:00:00 30 2023-01-03 20:00:00 ``` #### 注意事项 - **格式自定义**：你可以灵活调整`strftime`的格式参数。常见选项包括： - `%Y`: 四位年份（如2023） - `%m`: 两位月份（01-12） - `%d`: 两位日期（01-31） - `%H:%M:%S`: 时间部分（时:分:秒） 例如，`'%Y年%m月%d日'`会输出`2023年01月01日`[^2]。 - **处理缺失值**：如果列中有NaN值，`.dt.strftime()`会将其转换为字符串`'NaT'`。可使用`df['col'].fillna('missing').dt.strftime(...)`处理。 - **性能**：对于大型DataFrame，此方法高效，但避免在循环中使用。 - **数据类型检查**：转换后，新列的类型为`object`（即Python字符串），可用`df.info()`验证[^3]。 #### 为什么这种方法可靠？ - 基于pandas的内置功能，确保兼容性和效率。 - 相比`.astype(str)`，`dt.strftime()`提供精确控制，避免意外格式（如ISO默认格式）。 ###
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