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从pandas数据帧中的文本中检索子字符串

可以使用str.contains()方法。该方法返回一个布尔值的Series,指示每个元素是否包含指定的子字符串。

下面是一个完善且全面的答案:

在pandas中,可以使用str.contains()方法从数据帧的文本中检索子字符串。该方法可以用于Series或DataFrame中的字符串列。它返回一个布尔值的Series,指示每个元素是否包含指定的子字符串。

str.contains()方法的语法如下:

代码语言:txt
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df['column_name'].str.contains('substring', case=True, na=False)

其中,column_name是要检索的列名,substring是要查找的子字符串。case参数用于指定是否区分大小写,默认为True。na参数用于指定如何处理缺失值,默认为False,即将缺失值视为不包含子字符串。

使用str.contains()方法可以方便地进行文本匹配和筛选。例如,如果我们有一个包含电影信息的数据帧,可以使用该方法筛选出包含特定关键词的电影。

以下是一个示例:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建包含电影信息的数据帧
data = {'Title': ['The Shawshank Redemption', 'The Godfather', 'The Dark Knight', 'Pulp Fiction'],
        'Genre': ['Drama', 'Crime', 'Action', 'Crime'],
        'Year': [1994, 1972, 2008, 1994]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用str.contains()方法检索包含特定关键词的电影
keyword = 'Dark'
filtered_df = df[df['Title'].str.contains(keyword, case=True, na=False)]

print(filtered_df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
               Title   Genre  Year
2   The Dark Knight  Action  2008

在这个例子中,我们使用str.contains()方法检索包含关键词'Dark'的电影,并将结果存储在filtered_df中。最后,我们打印出筛选后的数据帧。

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