pd.contains用法

`pd.contains`是Pandas中一个用于检查字符串是否包含某个字符或匹配某个正则表达式的函数。

使用方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个Series
s = pd.Series(['apple', 'banana', 'pear', 'orange'])

# 检查字符串中是否包含某个字符
s_contains_a = s.str.contains('a')
print(s_contains_a)
# 输出：
# 0     True
# 1     True
# 2    False
# 3     True
# dtype: bool

# 检查字符串是否匹配某个正则表达式
s_contains_regex = s.str.contains('^a')
print(s_contains_regex)
# 输出：
# 0     True
# 1    False
# 2    False
# 3    False
# dtype: bool

在上述示例中，`s.str.contains('a')`检查了字符串Series `s`中每个元素是否包含字符'a'，并返回一个布尔值Series `s_contains_a`。同样地，`s.str.contains('^a')`检查了字符串Series `s`中每个元素是否以字母'a'开头，并返回一个布尔值Series `s_contains_regex`。

相关问题

dc=pd.read_csv("./amazon.csv",usecols=[6,13]) keyword = dc[da['product_name'].str.contains('usb')]怎样将keyword中的第0列字符串类型的数字中小于3.5的行提取出来

如果第 0 列是字符串类型的数字，你需要先将其转换成浮点型（或整型），然后再进行比较。可以使用 Pandas 库的 `astype()` 方法将字符串类型转换为浮点型，然后再进行比较。以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
dc = pd.read_csv("./amazon.csv", usecols=[6, 13])

# 筛选出 product_name 中包含 "usb" 字符串的行
keyword = dc[dc['product_name'].str.contains('usb')]

# 将第 0 列转换为浮点型，然后筛选出小于 3.5 的行
result = keyword[keyword.iloc[:, 0].astype(float) < 3.5]

# 打印结果
print(result)

其中，`astype(float)` 将第 0 列转换为浮点型。这段代码会输出第 0 列字符串类型的数字中小于 3.5 的行。

with pd.option_context('max_colwidth', 200): display(twitter_archive_clean[twitter_archive_clean['text'].str.contains(r"(\d+\.\d*\/\d+)")] [['tweet_id', 'text', 'rating_numerator', 'rating_denominator']])

这段代码是用来显示包含特定数字格式的推特文本信息的数据，其中包括推特ID、文本、分子评分和分母评分。通常这种数字格式是“数字.数字/数字”的形式，其中分子评分是小数，分母评分是整数。这段代码使用了 Pandas 库中的 option_context() 方法来设置显示文本列的最大宽度为 200，以便更好地查看文本信息。如果你运行这段代码，将会得到符合条件的推特数据的表格展示。