pandas某列获取有指定文字内容的行

你可以使用 `str.contains()` 方法来判断某列是否包含指定文字，然后使用布尔索引或者 `loc` 方法获取符合条件的行。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'city': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles', 'Seattle']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 str.contains() 方法查找包含指定文字的行
condition = df['city'].str.contains('San')
result = df.loc[condition]

print(result)

输出结果为：

      name           city
1      Bob  San Francisco

这个示例代码中，我们使用 `str.contains()` 方法查找包含 `'San'` 文字的行，并使用 `loc` 方法获取符合条件的行。注意，`str.contains()` 方法默认是区分大小写的，如果需要忽略大小写，可以设置 `case=False` 参数。

相关问题

使用python写一个脚本，实现全网爬取指定文字内容并输出表格

好的，为了实现这个功能，我们需要用到的模块有 requests 和 BeautifulSoup。

首先，使用 requests 模块来访问网站并获取网页内容。

然后，使用 BeautifulSoup 解析网页内容，找到包含指定文字的部分。

最后，使用 pandas 库将获取到的信息存储到表格中，并使用 pandas 的 to_csv 方法将表格输出到文件中。

下面是一个例子：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def crawl(url):
  # 访问网站并获取网页内容
  r = requests.get(url)
  content = r.text

  # 使用 BeautifulSoup 解析网页内容
  soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')

  # 找到包含指定文字的部分
  results = []
  for tag in soup.find_all():
    if tag.name == 'p' and '指定文字' in tag.text:
      results.append(tag.text)

  # 将获取到的信息存储到表格中
  df = pd.DataFrame(results, columns=['内容'])

  # 输出表格到文件
  df.to_csv('results.csv', index=False)

# 调用函数
crawl('https://www.example.com')

希望这个例子对你有帮助。

代码解释import matplotlib import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(font="Kaiti", style="ticks", font_scale=1.4) matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('战狼2-观看后=清洗后的数据(1).xlsx') # 指定要绘制词云图的列 column_name = '评论内容' # 获取指定列的文本数据 column_data = df[column_name].astype(str) # 统计文本频次 text_counts = column_data.value_counts() # 只保留前 20 个数据 text_counts = text_counts[:20] # 绘制密度条形图 plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.bar(text_counts.index, text_counts.values, alpha=0.7) plt.xlabel(column_name) plt.ylabel('Frequency') plt.title('Density Bar Plot') plt.xticks(rotation=60, ha='right') # 设置 x 轴文字右对齐 plt.tight_layout() plt.show() # 将图形保存为 PNG 文件 plt.savefig('2_密度条形图.png', bbox_inches='tight')

这段代码是用来生成一个密度条形图。首先导入了需要的库，包括matplotlib用于绘图，pandas用于数据处理，seaborn用于设置绘图样式。然后设置了字体、样式和字体大小等参数。接下来读取了一个Excel文件中的数据，并选择了一个列作为评论内容。然后将该列的数据转换为字符串类型，并统计各个文本出现的频次。接着对频次进行排序，只保留前20个数据。然后使用matplotlib绘制了密度条形图，并设置了x轴的文本对齐方式和旋转角度。最后通过plt.savefig将图形保存为PNG文件。