pandas str.contains

### 回答1：
pandas中的str.contains()函数用于在Series或DataFrame的字符串列中查找是否包含指定的字符串，它返回一个布尔值的Series，其中每个元素表示该字符串是否包含指定的子字符串。这个函数可以用来做数据清洗、数据筛选和数据分析等工作。使用时需要注意参数的传递方式和字符串匹配的规则。

### 回答2：
Pandas是一个流行的数据处理和分析工具，其中str.contains()是Pandas中处理字符串的一个方法。这个方法可以用来检查一个字符串中是否包含另一个字符串，返回一个布尔值。

在Pandas中使用str.contains()方法时，我们需要先指定一个Series或DataFrame中的列名，然后使用该方法来筛选符合条件的行。

例如，在一个包含员工信息的DataFrame中，我们可以使用str.contains()方法来筛选出所有工作地点为“上海”的员工：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Bob', 'Allen'], 'location': ['上海', '北京', '广州', '上海']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用str.contains()方法筛选符合条件的行
result = df[df['location'].str.contains('上海')]

print(result)

输出结果为：

    name location
0    Tom       上海
3  Allen       上海

在上面的例子中，我们使用str.contains()方法筛选了包含“上海”的行，然后将结果存储在一个新的DataFrame中。需要注意的是，该方法会自动忽略大小写。

此外，当我们需要同时匹配多个条件时，可以使用正则表达式来进行复杂的规则匹配。例如，我们可以使用以下代码来筛选所有以字母“A”开头或者包含字母“o”的公司名称：

import pandas as pd

# 创建一个包含公司名称的DataFrame
data = {'company': ['Apple', 'Microsoft', 'Amazon', 'Oracle']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用正则表达式筛选符合条件的行
result = df[df['company'].str.contains('^A|o')]

print(result)

输出结果为：

    company
0     Apple
2    Amazon
3    Oracle

在上面的例子中，我们使用了正则表达式“^A|o”作为str.contains()方法的参数，该正则表达式匹配了以字母“A”开头或者包含字母“o”的字符串。

综上所述，Pandas中的str.contains()方法可以方便地对字符串进行匹配和筛选，支持简单的字符串匹配和复杂的正则表达式规则匹配。

### 回答3：
pandas中str.contains是一个用于检查Series或DataFrame中的字符串是否包含指定的模式的方法。它可以用于查找某个关键词、正则表达式或字符串，并返回一个布尔值的结果，用于描述字符串是否存在。

要在pandas中使用str.contains方法，首先需要将需要搜索的列转换为字符串格式，可以使用astype方法将它们转换为字符串数据类型。例如，可以使用以下方法将数字列转换为字符串列:

df['col'] = df['col'].astype(str)

接下来，可以使用str.contains方法来匹配：检查一个字符串是否包含另一个字符串、检查它是否符合某个正则表达式、检查它是否以某个前缀或后缀开头或结尾。

str.contains方法使用正则表达式进行匹配，因此，可以使用正则表达式标识符来指定更复杂的模式。例如，可以使用以下代码在DataFrame中查找所有以A开头和B结尾的字符串：

df[df['col'].str.contains(r'^A(.*)B$')]

在这个例子中，r'^A(.*)B$'正则表达式被指定为模式，^（脱字符）代表字符串的开头，$（美元符号）代表字符串的结尾，(.*)代表任意字符的一个或多个字符序列。这将从DataFrame的'col'列中选取所有匹配模式的行。

可以使用参数case在默认情况下区分大小写或不区分大小写进行比较，如以下示例所示：

df[df['col'].str.contains('A', case=False)]

str.contains方法也支持na参数，默认情况下，它被设置为False，这意味着如果要检查是否包含某个字符串时，如果存在NaN值，则返回False。如果将na参数设置为True，则str.contains将返回NaN，而不是False。

总之，str.contains是pandas中一个非常有用的方法，可以在Series和DataFrame对象中轻松地查找特定模式的字符串。无论是在执行数据清洗、基于文本数据的分析，还是在其他相关任务中，它都能发挥出巨大的作用。