【发布时间】：2015-06-24 23:32:31
【问题描述】：
我有一个大的 csv 文件（包含 21 列）。该文件包含用户最近几天的数据。我想根据列值过滤这个文件。该列是“注销时间”。列值类似于“Mon Jun 15 11:12:12 EST 2015”。我想为那些“注销时间”为“Mon Jun 15”的记录制作一个单独的 csv 文件，无论时间如何。 我尝试使用熊猫来做到这一点。为了获得这些记录，我尝试了这个：
df[df['Logout Time'].str.contains("Mon Jun 15")]
这给了我错误：
ValueError : 无法使用包含 NA / NaN 值的向量进行索引
我也试过这个：
df[df['Logout Time'].str.contains("Mon Jun 15") == True]
这不会过滤结果。它给了我原始 csv 的全部记录。
【问题讨论】：
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你能发布
df.info()的输出吗？什么是注销时间？是 str 还是 datetime dtype？除非您没有匹配项，否则您的第一次尝试应该会成功，df['Logout Time'].str.contains("Mon Jun 15")显示什么？ -
我将该列的 dtype 视为对象，既不是 str 也不是 datetime。 df['Logout Time'].str.contains("Mon Jun 15") 显示值错误 ValueError : cannot index with vector contains NA / NaN values
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df['Logout Time'].dropna().str.contains("Mon Jun 15")有什么回报吗？ -
是的..它给了我匹配的布尔输出（真/假）
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df[df['Logout Time'].dropna().str.contains("Mon Jun 15")]工作吗？