pandas之保留指定列’报警类型‘中包含字符串'EMS‘的行
时间: 2024-05-14 11:18:28 浏览: 11
可以使用 Pandas 的布尔索引(Boolean indexing)实现:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 保留指定列中包含字符串'EMS'的行
df = df[df['报警类型'].str.contains('EMS')]
# 显示结果
print(df)
```
其中,`read_csv` 函数用于读取数据,`df['报警类型'].str.contains('EMS')` 返回一个布尔类型的 Series,表示对应行的 `报警类型` 列是否包含字符串 'EMS',然后可以使用这个 Series 对 DataFrame 进行索引操作,保留符合条件的行。最后通过 `print` 函数显示结果。
相关问题
pandas dataframe保留只含有某两个指定字符串的行
可以使用 Pandas 的 `str.contains()` 方法和布尔索引来实现。
假设要保留包含字符串 "hello" 和 "world" 的行,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'text': ['hello world', 'foo bar', 'world', 'hello', 'hello everyone']}
df = pd.DataFrame(data)
# 保留包含字符串 "hello" 和 "world" 的行
df = df[df['text'].str.contains('hello|world')]
```
这样就可以得到只含有字符串 "hello" 和 "world" 的行的 DataFrame。
pandas改变列的类型为字符串
你可以使用`astype()`方法将pandas数据框的列类型转换为字符串类型。以下是一个示例代码:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
# 查看数据框中各列的数据类型
print(df.dtypes)
# 将列'B'的数据类型从object转换为字符串类型
df['B'] = df['B'].astype(str)
# 再次查看各列的数据类型
print(df.dtypes)
```
输出结果如下:
```
A int64
B object
dtype: object
A int64
B object
dtype: object
```
可以看到,第一次查看数据框中各列的数据类型时,列'B'的数据类型为object。通过`astype()`方法转换为字符串类型后,再次查看各列的数据类型,发现列'B'的数据类型已经变为了object。其中,字符串类型在pandas中也被称为object类型。