DataFrame()，列中行值 含有“冬”

DataFrame()是pandas库中的核心数据结构，它是一个二维表格型的数据结构，类似于电子表格或SQL表。在处理大量数据时，可以方便地表示表格数据，包括列名、行索引和列值。

如果你想查找列中行值包含特定字符"冬"的情况，你可以使用`str.contains()`函数或者`applymap()`函数结合条件判断。例如：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
   'A': ['春天', '夏天', '秋天', '冬天'],
   'B': [1, 2, 3, 4]
})

# 检查'列名'是否包含'冬'
winter_rows = df[df['A'].str.contains('冬')]

# 或者使用applymap()遍历每一项检查
winter_rows = df.apply(lambda row: any(word in row for word in ['冬']), axis=1)

winter_rows

这会返回一个新的DataFrame，只包含那些在'A'列中包含'冬'字样的行。如果你只想得到布尔结果，可以用`any()`函数配合`applymap()`。

相关问题

pandas修改dataframe中的值

使用 Pandas 修改 DataFrame 中的值可以通过 loc 或 iloc 方法实现。

loc 方法根据行标签和列标签访问 DataFrame 中的元素，可以通过 loc 方法设置要修改的元素的值。例如，如果要将 DataFrame 中行标签为“row1”、列标签为“col1”的元素的值修改为 10，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}, index=['row1', 'row2', 'row3'])

# 修改元素的值
df.loc['row1', 'col1'] = 10

iloc 方法根据行索引和列索引访问 DataFrame 中的元素，可以通过 iloc 方法设置要修改的元素的值。例如，如果要将 DataFrame 中第一行、第一列的元素的值修改为 10，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}, index=['row1', 'row2', 'row3'])

# 修改元素的值
df.iloc[0, 0] = 10

使用 loc 或 iloc 方法修改 DataFrame 中的元素值需要注意的是，DataFrame 是可变对象，修改 DataFrame 中的元素值会直接修改原对象，因此需要谨慎操作。

如何跟据一个dataframe的列索引取出另一个dataframe中含有相同索引的列组成新的dataframe

可以使用pandas的join函数，将两个dataframe按照相同的列索引进行合并，如下：

new_df = df1.join(df2[df1.columns])

其中，df1是需要取出某些列的dataframe，df2是另一个dataframe，[df1.columns]表示取df2中和df1列名相同的列。合并后的新dataframe即为new_df。