pandas筛选某一列中含有特定字符的行

可以使用str.contains()方法来筛选某一列中含有特定字符的行。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'City': ['Shanghai', 'Beijing', 'Shenzhen', 'Guangzhou', 'Hangzhou']}
df = pd.DataFrame(data)

# 筛选City列中含有"zhou"字符的行
filtered_df = df[df['City'].str.contains('zhou')]
print(filtered_df)

运行结果：

     Name  Age       City
3   David   40  Guangzhou
4   Emily   45   Hangzhou

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首先，假设我们有一个DataFrame对象df，它包含了一列名为column的数据。我们想要判断column列中是否包含特定字符“特定字符”，并返回结果。

我们可以使用pandas的str.contains()函数来判断column列中是否包含特定字符。该函数返回一个布尔值的Series，表示每个元素是否包含特定字符。

然后，我们可以使用numpy的where()函数来根据条件选择返回特定字符或空值。where()函数根据第一个参数的布尔值条件，在满足条件的位置返回第二个参数的值，否则返回第三个参数的值。

下面是代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'column': ['abc', 'def', 'abcde', 'fgh']})

# 判断column列是否包含特定字符
contains_specific_character = df['column'].str.contains('特定字符')

# 使用where函数根据条件选择返回特定字符或空值
result = np.where(contains_specific_character, '特定字符', '')

print(result)

执行以上代码，将输出结果为：

['' '' '' '']

这表示column列中不包含特定字符。若column列中包含特定字符，则返回结果为['特定字符', '', '特定字符', '']。

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new_df = df[df['name'].str.contains('特定字符串')]

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