熊猫：如何选择带有特定单词的行答案

【问题标题】：Pandas: how to select row with certain word熊猫：如何选择带有特定单词的行
【发布时间】：2018-08-10 21:53:13
【问题描述】：

如何只显示文本中包含 * AV * 之类的单词的行，例如“AV Snow”或“AV (Some)”或“Me AV”

# Select Structural status = 'AVAILABLE' or like *AV*
value_list = ['AVAILABLE', '[AV]']

'[AV]' 似乎不正确

# Grab DataFrame rows where column has certain values
new_df = df[df.STRUCTURALSTATUS.isin(value_list)]
new_df.shape

【问题讨论】：

标签： python regex string pandas

【解决方案1】：

如果您想使用正则表达式模式，您可能想在您的系列上使用str.contains 来过滤 DataFrame。然后你可以在你的结果上应用一个带有 isin 函数的列表。

例子：

df[df.STRUCTURALSTATUS.str.contains('[AV]')]

【讨论】：

嗨我有这个错误：AttributeError: 'Series' object has no attribute 'contains'
对不起，我忘记了包含之前的 str
似乎不起作用，其他词也出现了......没有被过滤掉

【解决方案2】：

这是一种方法。

解决方案

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['AV', 'AV Snow', 'Test', 'AV (Some)',
                         'Nothing', 'Me AV', 'Available', 'NA']})

df = df[df['A'].str.contains('AV', regex=False, case=False, na=False)]

结果

           A
0         AV
1    AV Snow
3  AV (Some)
5      Me AV
6  Available

说明

regex=False 禁用正则表达式，因为您的特定任务不需要它。
case=False 使搜索不区分大小写。
na=False 表示如果您的系列中有不寻常的类型，您将不会看到错误，例如非字符串。

【讨论】：

嗨，但我不想选择“AV-Default”这个词。那么我如何选择包含“AV”而不是“AV-Default”
你能解释一下为什么不使用 AV-Default 吗？那是你不想要的唯一一个有 AV 的吗？
你可以使用df = df[df['A'].str.contains('AV', regex=False, case=False, na=False) & (df['A'] != 'AV-Default')]
谢谢，稍作修改，任何包含“xxx AV-Default”之类的词也要过滤掉，总之AV-Default字符串中包含这个词。
df = df[df['A'].str.contains('AV', regex=False, case=False, na=False) & ~(df['A'].str.contains('AV-Default', regex=False, case=False, na=False)]