python求dataframe包括字符串1且包含字符串2的索引

可以使用 Pandas 库中的 `str.contains()` 方法来实现：

假设你的 DataFrame 名称为 `df`，要找到包含字符串1且包含字符串2的行，可以使用以下代码：

df[(df['列名'].str.contains('字符串1')) & (df['列名'].str.contains('字符串2'))].index

其中 `列名` 是要查找的列的名称，`字符串1` 和 `字符串2` 分别是要查找的两个字符串。该代码将返回符合要求的行的索引。

相关问题

python的Dataframe的索引列为元组，怎么转为字符串

在 Pandas 中，你可以使用 `df.index.map()` 方法和一个 lambda 函数将元组转换为字符串。例如，假设你有一个索引列为元组的 DataFrame，你可以使用以下代码将索引列转换为字符串：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame，索引列为元组
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

# 使用 df.index.map() 方法和一个 lambda 函数将元组转换为字符串
df.index = df.index.map(lambda x: "{}{}".format(x[0], x[1]))

# 打印 DataFrame
print(df)

输出结果为：

    A  B
a1  1  4
b2  2  5
c3  3  6

在这个示例代码中，我们使用 `df.index.map()` 方法和一个 lambda 函数将索引列中的每个元组转换为字符串。在 lambda 函数中，我们使用了字符串的 `format()` 方法将元组的两个元素合并为一个字符串，并将结果返回。最后将结果赋给索引列，从而将索引列转换为字符串形式。最终打印 DataFrame，就可以看到索引列已经被转换为字符串了。

让包含字符串dataframe数据中的行索引从1开始

可以使用pandas的reset_index()方法来实现。具体代码如下：

import pandas as pd

# 假设数据保存在名为df的DataFrame对象中
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
df.index += 1

# 执行以上代码后，索引就从1开始了