pandas提取指定名字

根据提供的引用内容，可以使用pandas提取指定名字。具体方法如下：

1. 首先，读取包含名字的数据集，并将其存储在一个DataFrame中。

2. 然后，使用DataFrame的str.contains()方法和正则表达式来匹配包含指定名字的行。

3. 最后，使用DataFrame的loc属性来选择匹配的行。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 匹配包含指定名字的行
name = 'John'
matches = data['Name'].str.contains(name)

# 选择匹配的行
result = data.loc[matches]

# 打印结果
print(result)

上述代码将会读取名字数据集，然后匹配包含名字"John"的行，并将匹配的结果存储在一个新的DataFrame中。最后，打印出结果。

相关问题

pandas对指定列行切片

回答: 在使用pandas对指定列行进行切片时，可以使用以下方法。首先，可以使用读取整个文件后进行切片处理的方法。通过使用`df.iloc`来取出特定行或列。例如，使用`df.iloc\[0\]`可以获取第一行的数据，使用`df.iloc\[:3\]`可以获取前三行的数据，使用`df.iloc\[:, 0\]`可以获取第一列的数据，使用`df.iloc\[:, :2\]`可以获取前两列的数据。此外，还可以使用`df\[3:10\]`来获取第四行到第十行的数据，使用`df\["列的名字"\]`来直接查看某一列的值。这些操作类似于对列表进行切片操作。\[1\]

另外，还可以使用不读取整个文件，而是读取特定行和列的方法。当遇到文件太大时，可以直接读取所需的指定行和列。使用`pd.read_csv`函数的`nrows`参数可以指定读取的行数，例如`pd.read_csv("路径\文件名称", nrows=15)`可以只读取前十五行。使用`pd.read_csv`函数的`skiprows`参数可以指定需要忽略的行数，例如`pd.read_csv("路径\文件名称", skiprows=9, nrows=5)`可以忽略前九行，然后读取接下来的五行。对于列的选择，可以使用`usecols`参数来指定要读取的列，例如`pd.read_csv("1217_1out.csv", usecols=\[0\])`可以只读取第一列的数据。\[1\]

需要注意的是，使用`.loc`、`.iloc`、`.ix`等方法时，只提供一个参数时，进行的是行选择。而使用`.loc`、`.at`方法选择列时，只能使用列名，不能使用位置。而使用`.iloc`、`.iat`方法选择列时，只能使用位置，不能使用列名。另外，使用`df\[\]`只能进行行选择或列选择，不能同时进行列选择，列选择只能使用列名。\[2\]

最后，需要注意行列索引以及默认的索引值。在pandas中，数据存储本身可能有起始列，但是pandas读取后会默认给一个递增的索引值。通过使用`.loc`方法可以通过值来进行切片操作。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas读取指定行/列的几种操作](https://blog.csdn.net/bianxia123456/article/details/111396760)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python pandas dataframe 行列选择，切片操作](https://blog.csdn.net/LY_ysys629/article/details/55224284)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pandas提取指定行列](https://blog.csdn.net/weixin_42670810/article/details/109685030)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

现有一个名为test的txt文件，文件第一行内容为"city_id":"CH010100","name":"北京"，第二行内容为"city_id":"CH060301","name":"延吉""Yanji"，现想要使用pandas提取city_id对应的代码和name对应的名字

### 回答1：
可以使用pandas中的read_csv方法读取txt文件，并且设置分隔符为逗号和双引号。然后使用str.split方法分割每一行字符串，再使用str.strip方法去掉引号和空格。最后使用pandas的DataFrame方法将得到的结果转化为DataFrame，再使用loc方法提取所需的数据。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取txt文件
df = pd.read_csv('test.txt', sep=',|"', engine='python', header=None)

# 分割每一行字符串
df = df.apply(lambda x: x.str.split(':').str[-1])
df[1] = df[1].str.strip()

# 转化为DataFrame
df = pd.DataFrame(df.values.reshape(-1, 2), columns=['city_id', 'name'])

# 提取所需数据
city_id = df.loc[0, 'city_id']
name = df.loc[0, 'name']

print(city_id)  # CH010100
print(name)  # 北京

这里只提取了第一行数据，如果需要提取多行数据，可以使用循环或者apply方法。

### 回答2：
要使用pandas提取city_id对应的代码和name对应的名字，可以按照以下步骤进行操作：

1. 引入pandas库：

import pandas as pd

2. 读取txt文件：

df = pd.read_csv('test.txt', sep=',', header=None, names=['line'])

3. 使用str.extract函数提取city_id和name的值：

df['city_id'] = df['line'].str.extract(r'"city_id":"(.*?)"')
df['name'] = df['line'].str.extract(r'"name":"(.*?)"')

4. 打印结果：

print(df[['city_id', 'name']])

完整的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('test.txt', sep=',', header=None, names=['line'])
df['city_id'] = df['line'].str.extract(r'"city_id":"(.*?)"')
df['name'] = df['line'].str.extract(r'"name":"(.*?)"')

print(df[['city_id', 'name']])

以上代码可以提取txt文件中的city_id和name的值，并将结果打印出来。

### 回答3：
要使用pandas提取txt文件中的"city_id"和"name"的对应值，可以按以下步骤进行：

1. 导入pandas库和正则表达式库re：

import pandas as pd
import re

2. 使用pandas的read_csv函数读取txt文件，指定分隔符为逗号：

df = pd.read_csv('test.txt', sep=',', header=None)

3. 定义一个函数来提取city_id和name的值：

def extract_value(text):
    city_id = re.search('"city_id":"(\w+)"', text).group(1)
    name = re.search('"name":"([^"]+)"', text).group(1)
    return city_id, name

4. 使用apply函数将该函数应用于txt文件的每一行：

df['city_id'], df['name'] = df[0].apply(extract_value)

5. 打印提取出的结果：

print(df[['city_id', 'name']])

完整代码如下：

import pandas as pd
import re

def extract_value(text):
    city_id = re.search('"city_id":"(\w+)"', text).group(1)
    name = re.search('"name":"([^"]+)"', text).group(1)
    return city_id, name

df = pd.read_csv('test.txt', sep=',', header=None)
df['city_id'], df['name'] = df[0].apply(extract_value)
print(df[['city_id', 'name']])

这样就可以使用pandas提取txt文件中的"city_id"和"name"对应的值。