pandas如何判断某个栏位值包含某些字符

可以使用 Pandas 的 str.contains() 方法来判断某个栏位值是否包含某些字符，示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'gender': ['F', 'M', 'M'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断 name 栏位是否包含字符 'li'
df['name_contains_li'] = df['name'].str.contains('li')

print(df)

输出结果：

       name gender  age  name_contains_li
0     Alice      F   25              True
1       Bob      M   30             False
2   Charlie      M   35             False

以上代码中，使用了 Pandas 的 str.contains() 方法判断 name 栏位是否包含字符 'li'，并将结果存储在新的栏位 name_contains_li 中。可以看到，第一行的 name 包含 'li'，因此 name_contains_li 的值为 True，而其他两行的 name 不包含 'li'，因此对应的值为 False。

相关问题

pandas如何判断某个栏位值不包含某些字符

可以使用pandas的str.contains()函数来判断某个栏位值是否包含指定的字符，如果不包含，可以使用~操作符来取反。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'col1': ['abc', 'defg', 'hijkl', 'mnopq'],
        'col2': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断col1中是否包含字母e和j
mask = df['col1'].str.contains('e|j')

# 取反，得到不包含字母e和j的行
df = df[~mask]

print(df)

输出结果为：

    col1  col2
0    abc     1
3  mnopq     4

其中，`'e|j'`表示需要判断的字符，`|`表示或的关系。`mask`是一个Series类型的布尔值，True表示包含字符，False表示不包含字符。使用`~mask`取反，得到不包含字符的行。

pandas如何筛选某个栏位值长度

使用 Pandas 可以使用 `str.len()` 方法来获取字符串的长度，然后可以使用条件筛选功能，来筛选某个栏位值长度。

例如，如果我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中有一个名为 `text` 的栏位，我们可以使用以下代码来筛选该栏位值长度大于 5 的行：

df[df['text'].str.len() > 5]

如果要筛选长度等于 5 的行，则可以使用以下代码：

df[df['text'].str.len() == 5]

类似地，如果要筛选长度小于 5 的行，则可以使用以下代码：

df[df['text'].str.len() < 5]