基于正则表达式过滤数据框答案

【问题标题】：Filtering a dataframe based on a regex基于正则表达式过滤数据框
【发布时间】：2014-04-12 22:56:48
【问题描述】：

假设我有一个数据框my_df，其中有一列'brand'，我想删除品牌为toyota 或bmw 的所有行。

我认为以下方法可以做到：

my_regex = re.compile('^(bmw$|toyota$).*$')
my_function = lambda x: my_regex.match(x.lower())
my_df[~df['brand'].apply(my_function)]

但我得到了错误：

ValueError: cannot index with vector containing NA / NaN values

为什么？如何使用正则表达式过滤我的 DataFrame？

【问题讨论】：

您的正则表达式没有意义：'$' 太多。也许您只是在寻找(bmw|toyota)。 re.match 暗示了一个领先的^，并且您不需要用.*$ 明确声明“不关心接下来会发生什么”。尽管有些事情告诉我，即使使用有效的正则表达式，上述内容也不起作用。

标签： python regex pandas

【解决方案1】：

我认为re.match 在没有匹配的情况下会返回None，这会破坏索引；以下是使用 pandas vectorized string methods 的替代解决方案；请注意，pandas 字符串方法可以处理空值：

>>> df = pd.DataFrame( {'brand':['BMW', 'FORD', np.nan, None, 'TOYOTA', 'AUDI']})
>>> df
    brand
0     BMW
1    FORD
2     NaN
3    None
4  TOYOTA
5    AUDI

[6 rows x 1 columns]

>>> idx = df.brand.str.contains('^bmw$|^toyota$', 
             flags=re.IGNORECASE, regex=True, na=False)
>>> idx
0     True
1    False
2    False
3    False
4     True
5    False
Name: brand, dtype: bool

>>> df[~idx]
  brand
1  FORD
2   NaN
3  None
5  AUDI

[4 rows x 1 columns]

【讨论】：