如何在 Pandas 数据框中选择从特定模式开始的列值？ [复制]答案

【问题标题】：How to select column values which start from specific patterns in Pandas data frame? [duplicate]如何在 Pandas 数据框中选择从特定模式开始的列值？ [复制]
【发布时间】：2018-06-27 22:16:09
【问题描述】：

我有一个如下的熊猫数据框。此数据为期一个月。我需要选择从 ABC 开始的设备。我也需要获取我的数据框。（作为我的预期输出）。我该怎么做？

Time Stamp              Id  Latitude    Longitude  Device
01/10/2016 15:22:51:700 1      23        50        ABC (aaa)
01/10/2016 16:28:08:026 1      23        50        ABC (aaa)
01/10/2016 16:28:09:026 1      12        45        ABC (bae)
02/10/2016 19:00:08:026 2      23        50        TTT (ff)
02/10/2016 20:28:08:026 1      23        50        GGG (lll)
03/10/2016 19:00:08:000 2      23        50        ABC (zzz)
03/10/2016 01:02:33:123 2      23        50        NNN (gg)
03/10/2016 06:15:08:500 1      23        50        KKK (yyy)
03/10/2016 10:01:07:022 3      28        88        ABC (bae)
......
......
31/10/2016 13:09:17:044 1      33        80        ABC (bae)

我的预期输出是：

 Time Stamp             Id  Latitude    Longitude  Device
01/10/2016 15:22:51:700 1      23        50        ABC (aaa)
01/10/2016 16:28:08:026 1      23        50        ABC (aaa)
01/10/2016 16:28:09:026 1      12        45        ABC (bae)
03/10/2016 19:00:08:000 2      23        50        ABC (zzz)
03/10/2016 10:01:07:022 3      28        88        ABC (bae)
......
......
31/10/2016 13:09:17:044 1      33        80        ABC (bae)

【问题讨论】：

与此问题相关的其他答案不是我想要的。这些答案对我没有帮助。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

试试这个：df[df.Device.str.startswith('ABC')]

使用pandas，您可以使用series.str 来利用几个有用的函数来处理字符串。

Series.str.startswith，我上面展示的那个，是选择（返回布尔值）以特定模式开头的索引。

顺便说一句，使用contains 和^ 的答案基本上是一样的，但是它不是使用pandas 提供的函数，而是使用正则表达式来定义输入的第一个字符的模式字符串。

【讨论】：

@Melchia 什么？这不是答案吗？你不能是认真的。
你应该解释解释你的答案。完成后，我将删除我的评论和投票。
@Melchia。好吧，听起来很公平。我展开了。

【解决方案2】：

假设您的数据框名为“df”，如何使用 pandas.Series.str 中的正则表达式匹配工具：

df[df['Device'].str.contains('^ABC.*')]

【讨论】：

嗨，当我选择设备“^Apple iPhone 6 (A1586)”时，我得到了空数据框。我确实准确了你的代码。为什么我的df是空的？（我只需要这个设备）