pandas dataframe对某个字符串列进行模糊搜寻

你可以使用 `str.contains()` 方法对字符串列进行模糊搜索，该方法会返回一个布尔类型的 Series，指示每个元素是否包含指定的字符串。例如，假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含一个名为 `name` 的字符串列，你可以使用以下代码进行模糊搜索：

result = df[df['name'].str.contains('要搜索的字符串', case=False)]

其中，`'要搜索的字符串'` 是你要查找的字符串，`case=False` 意味着不区分大小写。这将返回一个新的 DataFrame，其中包含包含所查找的字符串的所有行。

相关问题

Dataframe 对首列进行正则匹配字符串 有两种匹配格式，或者关系

在Pandas DataFrame中，对首列进行正则表达式匹配通常涉及到`str.contains()`、`str.match()`或`regex`模块的使用。这里有两种常见的匹配格式或关系：

1. **`str.contains()`**：
这个函数用于检查DataFrame的第一列中的每个元素是否包含指定的字符串模式。语法如下：

   df = df[df['第一列'].str.contains(pattern, case=False, regex=True|False)]

`pattern`是你想匹配的字符串模式，`case=False`表示不区分大小写，`regex=True`启用正则表达式模式。

2. **正则表达式匹配**：
如果需要更复杂的模式匹配，如搜索特定字符组合或使用特殊字符，你可以直接编写正则表达式并传递给`re.match()`或`re.search()`。先将DataFrame列转换为Series，然后处理：

   import re

   def match_regex(row):
       return bool(re.match(r'my_pattern', row['第一列']))

   df = df[df['第一列'].apply(match_regex)]

在这里，`my_pattern`替换为你要匹配的实际正则表达式。

这两种方式都可以让你筛选出满足特定正则模式的行。例如，你可以选择匹配以某个字符串开头的所有行，或者查找特定模式的行。

pandas 某个列值模糊搜寻

你可以使用 Pandas 的 `str.contains()` 方法对某个列进行模糊搜索。例如，假设你要在 DataFrame 的 `column` 列中搜索包含字符串 `"search_term"` 的行，可以使用以下代码：

result = df[df['column'].str.contains('search_term')]

其中，`df` 是你的 DataFrame 对象，`'column'` 是你要搜索的列名，`'search_term'` 是你要搜索的字符串。

这将返回一个新的 DataFrame `result`，其中包含了所有符合搜索条件的行。