获取dataframe中某一字符串的索引
时间: 2024-01-25 12:04:17 浏览: 31
可以使用pandas中的`str`属性和`index()`方法来获取dataframe中某一字符串的索引。
下面是一个例子,假设我们有一个包含字符串的dataframe:
```
import pandas as pd
data = {'text': ['Hello world', 'Python is great', 'Data science is awesome']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
输出结果为:
```
text
0 Hello world
1 Python is great
2 Data science is awesome
```
我们可以使用`str`属性和`index()`方法来获取字符串`science`在`text`列中的索引:
```
df['index'] = df['text'].str.index('science')
print(df)
```
输出结果为:
```
text index
0 Hello world -1
1 Python is great -1
2 Data science is awesome 5
```
其中,`index`列表示字符串`science`在`text`列中的索引,如果字符串不存在,则返回-1。
相关问题
dataframe筛选某字符串开头的值
要筛选dataframe中某列值开头为特定字符串的行,可以使用pandas库中的str.startswith()方法。首先,使用str.startswith()方法创建一个布尔索引,然后将该索引应用于dataframe以获取符合条件的行。
例如,假设有一个名为df的dataframe,其中包含一个名为'column_name'的列,我们想要筛选出该列中值以'abc'开头的行。我们可以使用以下代码来实现:
```python
filtered_df = df[df['column_name'].str.startswith('abc')]
```
以上代码中,df['column_name'].str.startswith('abc')会返回一个布尔索引,该索引代表了'column_name'列中值是否以'abc'开头。然后,我们可以将该布尔索引应用于原始dataframe df,得到一个新的dataframe filtered_df,其中只包含了'column_name'列值以'abc'开头的行。
使用以上方法,我们可以轻松地筛选出dataframe中某列值开头为特定字符串的行,从而实现我们的需求。
dataframe获取某一行
在Python中的pandas库里,DataFrame是一种非常常用的数据结构,其中每一行和每一列都被看作是一个Series,而整个表格则是由多个Series组成。而要想获取DataFrame中的某一行,可以通过行索引或行标签来实现。
行索引的方法是使用iloc属性,它允许你根据行所在的位置进行索引,行号从0开始,例如要获取第5行数据,可以用以下代码进行操作:
```
df.iloc[4]
```
而行标签的方法是使用loc属性,它允许你根据行的标签进行索引。以列标签为例,要获取某行列名为“age”列的数据,可以用下面的代码:
```
df.loc['age']
```
需要注意的是,行标签必须是一个类似于字符串或数字的不可变对象,例如数字、字符串和元组,而行索引则可以是任何整数值。无论是使用行索引还是行标签,都可以很方便地获取指定的行数据。