pandas A列中包含‘*交通运输设备**纽扣电池CR2032’,‘*劳务*车辆维修费’,‘*经纪代理服务*手续费’等字段。现在需要找到A列,包含*劳务*的数据
时间: 2024-06-25 10:00:45 浏览: 5
在Pandas中,你可以使用`str.contains()`函数来搜索特定模式。对于你的需求,你可以这样操作:
```python
import pandas as pd
# 假设你的数据在DataFrame 'df' 中,A列的名字是'column_name'
df = pd.DataFrame({
'column_name': ['*交通运输设备**纽扣电池CR2032', '*劳务*车辆维修费', '*经纪代理服务*手续费']
})
# 找到包含'*劳务*'的数据
劳务_data = df[df['column_name'].str.contains('*劳务*', case=False)]
# 输出含有'劳务'的数据
print(labour_data)
```
在这里,`str.contains('*劳务*', case=False)`会搜索包含"*劳务*"的字符串,`case=False`表示不区分大小写。执行这段代码后,你会看到只包含'*劳务*车辆维修费'这一条数据。
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pandas 判断某一列的字段中‘*劳务*维修费’包含*劳务* 如何写代码
在Pandas中,你可以使用`str.contains()`函数来判断某一列中的内容是否包含特定的子字符串。假设你的数据框名为`df`,你想检查的列名为`column_name`,你可以这样写代码:
```python
import pandas as pd
# 假设 'column_name' 是你的目标列
mask = df['column_name'].str.contains('*劳务*', case=False) # case=False表示不区分大小写
# 如果你想要查看哪些行符合条件,可以直接用这个mask
filtered_df = df[mask]
# 如果你需要新创建一个只包含满足条件行的DataFrame
df_with_labor = df[df['column_name'].str.contains('*劳务*', case=False)]
# 相关问题--
pandas对多列执行*10操作
好的,可以回答。您可以使用以下代码操作:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 对多列执行*10操作
df[['A', 'B']] = df[['A', 'B']] * 10
# 打印结果
print(df)
```
这将会对 DataFrame 中的列 A 和 B 执行 *10 操作,然后更新原始数据。