Вы можете использовать следующие методы, чтобы проверить, содержит ли столбец pandas DataFrame строку:
Способ 1: проверьте, существует ли точная строка в столбце
(df['col']. eq('exact_string')).any ()
Способ 2: проверьте, существует ли частичная строка в столбце
df['col']. str.contains('partial_string').any ()
Метод 3: подсчет вхождений частичной строки в столбце
df['col']. str.contains('partial_string'). sum ()
В этом руководстве объясняется, как использовать каждый метод на практике со следующим фреймом данных:
import pandas as pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
'conference': ['East', 'East', 'South', 'West', 'West', 'East'],
'points': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})
#view DataFrame
df
team conference points
0 A East 11
1 A East 8
2 A South 10
3 B West 6
4 B West 6
5 C East 5
Пример 1: проверьте, существует ли точная строка в столбце
В следующем коде показано, как проверить, существует ли точная строка «Eas» в столбце конференции в DataFrame:
#check if exact string 'Eas' exists in conference column
(df['conference']. eq('Eas')).any ()
False
Вывод возвращает False , что говорит нам о том, что точная строка «Eas» не существует в столбце конференции в DataFrame.
Пример 2. Проверка наличия в столбце частичной строки
В следующем коде показано, как проверить, существует ли неполная строка «Eas» в столбце конференции в DataFrame:
#check if partial string 'Eas' exists in conference column
df['conference']. str.contains('Eas').any ()
True
Вывод возвращает True , что говорит нам о том, что неполная строка «Eas» существует в столбце конференции в DataFrame.
Пример 3. Подсчет вхождений неполной строки в столбце
В следующем коде показано, как подсчитать, сколько раз неполная строка «Eas» встречается в столбце конференции в DataFrame:
#count occurrences of partial string 'Eas' in conference column
df['conference']. str.contains('East'). sum ()
3
Вывод возвращает 3 , что говорит нам о том, что неполная строка «Eas» встречается 3 раза в столбце конференции в DataFrame.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:
Как удалить строки в Pandas DataFrame на основе условия
Как фильтровать кадр данных Pandas по нескольким условиям
Как использовать фильтр «НЕ В» в Pandas DataFrame