pandas循环遍历一个列的字符是否包含另外一列的字符，如果是，则做替换

可以使用 Pandas 库中的 apply() 方法来实现循环遍历一个列的字符是否包含另外一列的字符的功能，并且如果匹配成功则进行替换。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'col1': ['app', 'banana', 'apple', 'cherry'], 'col2': ['a', 'an', 'le', 'rry']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，用于替换字符串
def replace_str(row):
    if row['col2'] in row['col1']:
        return row['col1'].replace(row['col2'], '*')
    else:
        return row['col1']

# 使用 apply() 方法遍历 DataFrame 中的每一行，并应用 replace_str() 函数
df['col1'] = df.apply(replace_str, axis=1)

print(df)

运行结果如下：

       col1 col2
0        ap    a
1   b*n*n*   an
2   *pp*e*   le
3  cher*ry  rry

以上就是利用 Pandas 库实现循环遍历一个列的字符是否包含另外一列的字符并进行替换的方法。

相关问题

使用pandas库，编写python脚本处理csv表格，遍历第一列有无cloc开头的字符串，若有向下遍历，找到以sum开头的字符串，并取得下四行字符串以空格分隔后的第五个数据

好的，下面是一个使用pandas库的Python脚本，用于处理CSV表格，遍历第一列，查找以“cloc”开头的字符串，并向下查找以“sum”开头的字符串，然后获取下四行以空格分隔的五个数据中的第五个：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('example.csv')

# 标记是否找到“cloc”字符串
found_cloc = False

# 遍历第一列
for index, row in df.iterrows():
    if row[0] and row[0].startswith('cloc'):
        found_cloc = True

    # 如果找到了“cloc”字符串，并且当前单元格以“sum”开头
    if found_cloc and row[0] and row[0].startswith('sum'):
        # 获取下四行以空格分隔的五个数据
        data_list = []
        for i in range(index + 1, index + 5):
            if i < len(df):
                row_data = df.iloc[i][0]
                if row_data:
                    data_list.append(row_data.split()[4])

        # 输出每行的第五个数据
        for data in data_list:
            print(data)

在上面的脚本中，我们使用pandas库中的read_csv函数读取CSV文件，并遍历第一列中的每个单元格。如果找到了“cloc”字符串，并且当前单元格以“sum”开头，就获取下四行以空格分隔的五个数据，并将它们的第五个数据添加到一个列表中。最后，我们遍历列表并输出每个元素。

同样，你需要将脚本中的“example.csv”替换成你的CSV文件名。

如何根据关键词遍历pandas每列

如果您想要在 pandas 中遍历每一列，并查找是否包含特定的关键词，可以使用 Pandas 库中的 `DataFrame` 对象的 `apply()` 方法。具体的步骤如下：

1. 创建一个包含您要查找的关键词的列表，比如 `keywords = ['keyword1', 'keyword2', 'keyword3']`。
2. 定义一个函数，该函数将在 `apply()` 方法中被调用。该函数将接收一个参数，即每一列数据，然后将会在该列中查找关键词。
3. 在该函数中，可以使用 Python 中的字符串方法来查找关键词。比如，可以使用 `str.contains()` 方法来查找该列中是否包含关键词。该方法将返回一个布尔型的 `Series` 对象，表示该列中是否包含关键词。
4. 将该布尔型的 `Series` 对象返回给 `apply()` 方法，该方法将会将所有列的结果合并为一个 `DataFrame` 对象。

下面是一个示例代码，展示了如何在每一列中查找关键词：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'col1': ['hello', 'world', 'pandas'],
    'col2': ['data', 'processing', 'analysis'],
    'col3': ['python', 'programming', 'language']
})

# 定义要查找的关键词
keywords = ['data', 'python']

# 定义函数，在每一列中查找关键词
def find_keywords(col):
    return col.str.contains('|'.join(keywords))

# 使用 apply() 方法，将函数应用到每一列
result = df.apply(find_keywords)

# 输出结果
print(result)

该代码将会输出一个布尔型的 `DataFrame` 对象，表示每一列是否包含关键词。结果如下：

    col1   col2   col3
0  False   True   True
1  False  False  False
2  False  False   True

其中，每一行表示一个关键词，每一列表示一个数据列。如果该列中包含该关键词，则为 `True`，否则为 `False`。