dataframe contains

"dataframe contains" 的意思是“数据框包含”。它通常用于描述一个数据框中是否包含某个特定的值或条件。例如，可以使用 Pandas 中的 .contains() 方法来检查数据框中是否包含某个字符串。

相关问题

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'contains'

`AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'contains'` 这个错误是 Python 中 Pandas 库中常见的错误，当你尝试对一个 `DataFrame`（数据框）对象使用 `contains` 方法时出现。`contains` 并不是 `pandas.DataFrame` 的内置属性。

`DataFrame` 提供了一系列用于操作和分析数据的函数，如 `isin()` 或者 `str.contains()`，但 `contains` 通常用于字符串的检查，而不是在数据框级别的操作。如果你看到这个错误，可能的原因有：

1. 你尝试使用的 `contains` 方法可能不是 `DataFrame` 的标准方法，而是某个库（如 NumPy 或者自定义模块）中的函数。
2. 你可能拼写错误或者忘记安装了必要的库，比如 `fuzzywuzzy` 或 `pathtools`，这些库提供了 `contains` 类似的功能。
3. 你可能试图在一个 Series 对象上使用 `contains`，而不是 DataFrame。Series 可以用 `str.contains`，而 DataFrame 则需要先通过列名转换为 Series。

要解决这个问题，请确认以下几点：

1. 检查你的代码中是否正确引用了 `contains` 方法，可能是 `df['column'].str.contains('pattern')` 或 `df.column.isin(['value'])`。
2. 确保你已经安装了使用 `contains` 功能所需的库，如果缺失，请安装。
3. 如果是在尝试在 DataFrame 上使用，确认是否有对应的列是字符串类型，否则此操作不适用。

如果你能提供具体的代码片段，我可以更准确地帮你诊断问题。

dataframe 筛选

根据提供的引用内容，可以使用以下几种方法对DataFrame进行筛选：

方法1: 使用布尔索引
可以使用布尔索引来筛选DataFrame中符合条件的数据。例如，要筛选出蛋白质小于等于30，并且级别含有"2nd"的数据记录，可以使用以下代码：
data = df[(df["protein"] <= 30) & df["rank"].str.contains("2nd")]

方法2: 使用多重条件筛选
如果要同时筛选出蛋白质含量大于30并且产品评级为"1st"的数据，可以使用以下代码：
data = df[(df["protein"] >= 30) & (df["rank"] == "1st")]

方法3: 使用loc函数
loc函数可以根据特征属性（列名）或索引标签筛选数据。例如，要筛选出蛋白质小于等于某个值的数据，可以使用以下代码：
data = df.loc[df["column_name"] <= value]

另外，loc函数也可以同时根据索引标签和特征属性（列名）筛选数据。例如，要同时筛选出蛋白质小于等于某个值并且级别含有某个关键字的数据，可以使用以下代码：
data = df.loc[(df["protein"] <= value) & df["rank"].str.contains("keyword")]

请根据具体的筛选条件选择适合的方法进行筛选。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python dataframe 多条件筛选/过滤数据的方法及函数isin，query，contains，loc的使用介绍](https://blog.csdn.net/weixin_45914452/article/details/120585861)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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