dataframe选取指定值的行是否含有关键字

可以使用DataFrame的字符串方法来判断DataFrame的某一列是否包含指定的关键字。你可以使用`str.contains()`方法来进行筛选。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sarah'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断Name列是否包含关键字'Jo'
filtered_df = df[df['Name'].str.contains('Jo')]

print(filtered_df)

输出结果为：

  Name  Age      City
0 John   25  New York

在上面的示例中，我们使用`str.contains()`方法筛选出了Name列中包含关键字'Jo'的行，并将结果存储在filtered_df中。你可以根据需要修改关键字和列名来适应你的实际情况。

相关问题

dataframe输出指定值的行

您可以使用 Pandas 库中的 loc 方法来输出指定值的行。例如，如果您的 DataFrame 名称为 df，您可以使用以下代码输出值为 5 的行：

df.loc[df['column_name'] == 5]

请将 column_name 替换为您要筛选的列的名称。

dataframe选取指定列

使用pandas库的DataFrame可以轻松地选择指定列。以下是一些示例：

假设我们有一个DataFrame df，其中包含以下列：'A'、'B'、'C'、'D'、'E'。

1. 选取单列

要选择单列，可以使用以下语法：

df['A']

这将返回一个Series，其中包含'A'列的所有行。

2. 选取多列

要选择多列，可以将列名作为列表传递给DataFrame：

df[['A', 'B', 'C']]

这将返回一个DataFrame，其中包含'A'、'B'和'C'列的所有行。

3. 切片列

要选择列的子集，可以使用切片操作：

df.loc[:, 'A':'C']

这将返回一个DataFrame，其中包含'A'、'B'和'C'列的所有行。

4. 布尔索引

要根据条件选择列，可以使用布尔索引：

df[df['A'] > 0]

这将返回一个DataFrame，其中包含所有'A'列大于0的行。

5. 使用iloc

使用iloc可以按位置选择列。以下示例选择第1列、第3列和最后一列：

df.iloc[:, [0, 2, -1]]