首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在pandas中使用str.contains而不是.isin

,主要是针对字符串的模糊匹配操作。

str.contains是pandas中Series对象的一个方法,用于在字符串中进行模糊匹配查找。它接受一个正则表达式作为参数,返回一个布尔值Series,表示对应位置是否存在匹配。可以用于快速筛选出包含特定字符或模式的字符串。

相比之下,isin方法是用于判断Series中的元素是否在给定的列表或集合中。它接受一个列表或集合作为参数,返回一个布尔值Series,表示对应位置的元素是否在列表或集合中。

使用str.contains可以提供更灵活的模糊匹配功能,可以通过正则表达式来实现更复杂的匹配需求,而不仅限于判断是否完全相等。例如,可以使用str.contains('abc|def')来匹配包含"abc"或"def"的字符串。

在pandas中使用str.contains的语法如下:

代码语言:txt
复制
series.str.contains(pat, case=True, flags=0, na=nan, regex=True)

参数说明:

  • pat:要匹配的模式,可以是字符串或正则表达式。
  • case:是否区分大小写,默认为True。
  • flags:正则表达式的标记,默认为0。
  • na:匹配不到时的填充值,默认为nan。
  • regex:是否将pat参数视为正则表达式,默认为True。

下面是一些使用str.contains的应用场景:

  1. 文本数据处理:可以用于快速筛选包含特定词语的文本数据。
  2. 数据清洗:可以用于过滤掉包含特定无效字符或模式的数据。
  3. 数据分析与挖掘:可以用于提取包含特定模式的数据,如提取符合日期格式的字符串。
  4. 数据筛选与筛除:可以根据字符串的匹配情况对数据进行筛选或筛除。

腾讯云提供了云计算平台和各种相关产品,以下是其中一些与云计算领域相关的产品:

  1. 云服务器(CVM):提供了虚拟化的云服务器实例,可根据需求进行弹性调整,支持多种操作系统。详情请参考:云服务器(CVM)
  2. 云数据库MySQL:提供高可用、可扩展的MySQL数据库服务,适用于Web应用、移动应用和游戏等场景。详情请参考:云数据库 MySQL
  3. 云存储COS:提供可靠、安全、低成本的云存储服务,适用于各种场景下的数据存储和传输需求。详情请参考:对象存储 COS
  4. 人工智能机器学习平台(AI Lab):提供一站式人工智能开发平台,支持数据预处理、模型训练、模型部署等功能。详情请参考:人工智能机器学习平台 AI Lab
  5. 物联网开发套件(IoT Explorer):提供设备接入、数据采集、远程控制等功能,帮助用户快速搭建物联网应用。详情请参考:物联网开发套件 IoT Explorer

以上是关于在pandas中使用str.contains而不是.isin的完善且全面的答案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

什么代码要求我们使用LocalDateTime不是Date?

作者:何甜甜在吗 来源:http://1t.click/a7Gm 项目开发过程中经常遇到时间处理,但是你真的用对了吗,理解阿里巴巴开发手册禁用static修饰SimpleDateFormat...多并发情况下使用SimpleDateFormat需格外注意 SimpleDateFormat除了format是线程不安全以外,parse方法也是线程不安全的。...calb属性设置cal c、返回设置好的cal对象 但是这三步不是原子操作 多线程并发如何保证线程安全 - 避免线程之间共享一个SimpleDateFormat对象,每个线程使用时都创建一次SimpleDateFormat...=> 较好的方法 1.Date对时间处理比较麻烦,比如想获取某年、某月、某星期,以及n天以后的时间,如果用Date来处理的话真是太难了,你可能会说Date类不是有getYear、getMonth这些方法吗...有的我都有,Date没有的我也有,日期选择请Pick Me ====================== Update On 2019/09/18 ================= SpringBoot应用

1.1K20
  • 为什么 build 方法放在 State 不是 StatefulWidget

    老孟导读:此篇文章是生命周期相关文章的番外篇,查看源码的过程中发现了这一有趣的问题,欢迎大家一起探讨。...为什么 build 方法放在 State 不是 StatefulWidget 呢?其中前2点是源代码的注释给出的原因,最后一点是我的一点个人理解。...闭包 this 指向异常 假设 build 方法 StatefulWidget ,StatefulWidget 的子类写法如下: class MyWidget extends StatefulWidget...如果 build 方法 State ,代码如下: class MyWidget extends StatefulWidget { final Color color; const MyWidget...性能 有状态的组件包含StatefulWidget 和 State,当有状态组件的配置发生更改时,StatefulWidget 将会被丢弃并重建, State 不会重建,框架会更新 State 对象

    90420

    为什么我 Linux 上使用 exa 不是 ls?

    我们生活在一个繁忙的世界里,当我们需要查找文件和数据时,使用 ls 命令可以节省时间和精力。但如果不经过大量调整,默认的 ls 输出并不十分舒心。...这个工具是用 Rust 编写的,该语言以并行性和安全性闻名。...它使用颜色来区分文件类型和元数据。它能识别符号链接、扩展属性和 Git。而且它体积小、速度快,只有一个二进制文件。 跟踪文件 你可以使用 exa 来跟踪某个 Git 仓库中新增的文件。...扩展文件属性 当你使用 exa 探索 xattrs(扩展的文件属性)时,--extended 会显示所有的 xattrs。...它的颜色编码让我更容易多个子目录中进行搜索,它还能帮助我了解当前的 xattrs。

    2K40

    3000字详解Pandas数据查询,建议收藏

    导入数据集和模块 我们先导入pandas模块,并且读取数据,代码如下 import pandas as pd df = pd.read_csv("netflix_titles.csv") df.head...() 根据文本内容来筛选 首先我们可以根据文本内容直接来筛选,返回的是True如果文本内容是相匹配的,False如果文本内容是不匹配的,代码如下 mask = df['type'].isin(['TV..., na=False) df[mask1 & mask2 & mask3].head() output 正则表达式pandas筛选数据的应用 我们同时也可以将正则表达式应用在如下的数据筛选当中,...*正则表达式当中表示匹配除换行符之外的所有字符,我们需要筛选出来包含states以及mexico结尾的文本数据,我们再来看下面的例子 pattern = 'states....output 当然我们也可以通过.loc方法来实现,代码如下 df_1.loc[df_1.index.str.contains('Love'), :].head() 筛选文本数据的其他方法 我们可以使用

    51220

    Pandas中选择和过滤数据的终极指南

    Python pandas库提供了几种选择和过滤数据的方法,如loc、iloc、[]括号操作符、query、isin、between等等 本文将介绍使用pandas进行数据选择和过滤的基本技术和函数。...Segment'].str.contains('Office')] 更新值 loc[]:可以为DataFrame的特定行和列并分配新值。...比如我们常用的 loc和iloc,有很多人还不清楚这两个的区别,其实它们很简单,Pandas前面带i的都是使用索引数值来访问的,例如 loc和iloc,at和iat,它们访问的效率是类似的,只不过是方法不一样...,我们这里使用loc和iloc为例做一个简单的说明: loc:根据标签(label)索引,什么是标签呢?...希望这个指南能够帮助你在数据科学的旅程取得更大的成功!

    36310

    使用 Pandas Python 绘制数据

    在有关基于 Python 的绘图库的系列文章,我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...这非常方便,你已将数据存储 Pandas DataFrame ,那么为什么不使用相同的库进行绘制呢? 本系列,我们将在每个库制作相同的多条形柱状图,以便我们可以比较它们的工作方式。...(用于 Linux、Mac 和 Windows 的说明) 确认你运行的是与这些库兼容的 Python 版本 数据可在线获得,并可使用 Pandas 导入: import pandas as pd df...本系列文章,我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API,但是 Pandas 一定能夺冠。...ax.set_ylabel('Seats') ax.set_title('UK election results') image.png 这与上面的 Matplotlib 版本几乎相同,但是只用了 8 行代码不是

    6.9K20

    如何优雅的SpringBoot编写选择分支,不是大量if else?

    一、需求背景 部门通常指的是一个组织或企业组成的若干人员,他们共同从事某一特定工作,完成共同的任务和目标。...组织或企业,部门通常是按照职能、工作性质或业务范畴等因素进行划分的,如财务部门、人力资源部门、市场部门等。...部门编号通常由公司或组织的管理人员根据实际情况进行规划和安排,各个部门的编号应当具有独立性、唯一性和易于记忆等特点,以方便在日常管理活动中使用。...三、基础工作 同学们创建完成项目之后, cn.zwz.entity 新建一个 User 员工类,如下图所示。 员工类定义 部门编号 和 姓名 两个字段,代码如下。...Data public class User { // 部门编码 private String code; // 员工姓名 private String name; } 使用

    22120

    Pandas与SQL的数据操作语句对照

    介绍 SQL的神奇之处在于它容易学习,它容易学习的原因是代码语法非常直观。 另一方面,Pandas不是那么直观,特别是如果像我一样首先从SQL开始。...就我个人而言,我发现真正有用的是思考如何在SQL操作数据,然后Pandas复制它。所以如果你想更加精通Pandas,我强烈建议你也采用这种方法。...因此,本文可以作为一个备查表、字典、指南,无论你想怎么称呼它,这样你使用Pandas时就可以参考它。 说了这么多,让我们开始吧!...如果您想应用大小写不敏感,只需参数添加case=False。...table_df.groupby('column_a')['revenue'].mean() 总结 希望使用Pandas处理数据时,本文可以作为有用的指南。

    3.1K20

    应用开发,我为什么选择 Flutter 不是 React Native ?

    开发高性能应用 应用性能方面,Flutter 同样明显领先于 React Native。几乎所有性能测试,Flutter 的性能都比 React Native 更好。...React Native 需要使用格拉器或中间件才能通过 JavaScript 与原生组件进行通信, Flutter 则完全不需要。这不仅可以加快开发速度,更可以优化运行速度。...例如,使用 Flutter 时,应用动画的运行速率可以达到每秒 60 帧。 对于混合应用开发,将代码、原生组件以及库集成至新架构时,React Native 会带来更高的复杂性。...React Native 官方文档并不提供任何明确的支持或定义步骤,导致开发者找不到得到广泛认可的发布流程自动化指南。...总结 尽管 React Native 与 Flutter 正面对抗可谓各擅胜场,但 Flutter 拥有更丰富的内置支持、工具与说明文档选项。

    3.3K20

    Java为什么要使用单继承不是多继承?

    多继承虽然能使子类同时拥有多个父类的特征,但是其缺点也是很显著的,主要有两方面: (1)如果在一个子类继承的多个父类拥有相同名字的实例变量,子类引用该变量时将产生歧义,无法判断应该使用哪个父类的变量...正因为有以上的致命缺点,所以java禁止一个类继承多个父类; 接口中不能有实例变量,只能有静态的常量,不能有具体的方法(包含方法体),只能有抽象方法,因此也就摒弃了多继承的缺点。...,即使存在一定的冲突也会在编译时提示出错; 引用静态变量一般直接使用类名或接口名,从而避免产生歧义,因此也不存在多继承的第一个缺点。...通过实现接口拓展了类的功能,若实现的多个接口中有重复的方法也没关系,因为实现类必须重写接口中的方法,所以调用时还是调用的实现类重写的方法。 那么各个接口中重复的变量又是怎么回事呢?...接口中,所有属性都是 static final修饰的,即常量,这个什么意思呢,由于JVM的底层机制,所有static final修饰的变量都在编译时期确定了其值,若在使用时,两个相同的常量值不同,在编译时期就不能通过

    1.7K10

    pandas数据清洗,排序,索引设置,数据选取

    此教程适合有pandas基础的童鞋来看,很多知识点会一笔带过,不做详细解释 Pandas数据格式 Series DataFrame:每个column就是一个Series 基础属性shape,index...上修改数据,不是返回一个新的DataFrame df1.reindex(['a','b','c','d','e'], inplace=Ture) # reindex不仅可以修改 索引(行),也可以修改列...columns设置成索引index 打造层次化索引的方法 # 将columns的其中两列:race和sex的值设置索引,race为一级,sex为二级 # inplace=True 原数据集上修改的...DataFrame模糊筛选数据(类似SQL的LIKE) # 使用正则表达式进行模糊匹配,*匹配0或无限次,?....*')] # 下面两句效果一致 df[df['商品名称'].str.contains("四件套")] df[df['商品名称'].str.contains(r".*四件套.*")]

    3.3K20

    数据处理 | pandas-超常用的数据提取操作方法汇总

    pandas是python数据分析必备工具,它有强大的数据清洗能力,往往能用非常少的代码实现较复杂的数据处理 今天,鸟哥总结了pandas筛选数据的15个常用技巧,主要包括5个知识点: 1.比较运算:...= 2.范围运算:between(left,right) 3.字符筛选:str.contains(pattern或字符串,na=False) 4.逻辑运算:&(与)、|(或)、not(取反) 5.比较函数...,=,>) 6.apply和isin函数 下面以超市运营数据为例,给大家逐个讲解 首先读取数据: import pandas as pd data=pd.read_excel('超市运营数据模板...⑭第二种,用isin函数: id_i=data.类别ID.isin(['000']) #接受一个列表 data[id_i] 很遗憾,isin函数搞不定,因为它只能判断该列中元素是否列表 7.筛选商品...ID以“301”开头的运营数据 ⑮需要用contains函数结合正则表达式使用: data['商品ID']=data['商品ID'].values.astype('str') #将该列转换为字符数据类型

    64920
    领券