在pandas数据帧中查找具有匹配列子字符串的行对

，可以使用str.contains()方法来实现。

str.contains()方法是用来判断某一列中的字符串是否包含指定的子字符串，并返回一个布尔值的数据帧。通过将该布尔值的数据帧作为筛选条件，可以得到具有匹配列子字符串的行对。

下面是一份完整且全面的答案：

在pandas数据帧中查找具有匹配列子字符串的行对，可以按照以下步骤进行：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建数据帧：假设我们有一个数据帧df，其中包含了一列名为"column_name"的数据列，我们希望在该列中查找具有匹配子字符串的行对。
3. 使用str.contains()方法查找具有匹配列子字符串的行对：通过使用df['column_name'].str.contains('子字符串')，可以得到一个布尔值的数据帧，其中包含了该列中每个元素是否包含指定的子字符串的信息。
4. 使用筛选条件过滤数据帧：将布尔值的数据帧作为筛选条件，使用df[条件]，可以得到具有匹配列子字符串的行对的数据帧。

下面是一个例子，以帮助理解：

# 步骤1：导入pandas库
import pandas as pd

# 步骤2：创建数据帧
data = {'column_name': ['abcdef', 'ghijkl', 'mnopqr', 'stuvwx']}
df = pd.DataFrame(data)

# 步骤3：使用str.contains()方法查找具有匹配列子字符串的行对
matches = df['column_name'].str.contains('def')

# 步骤4：使用筛选条件过滤数据帧
result = df[matches]

# 打印结果
print(result)

以上代码的输出结果为：

  column_name
0      abcdef

在这个例子中，我们创建了一个包含一列名为"column_name"的数据帧df。我们使用str.contains()方法查找了该列中包含"def"子字符串的行对，并将结果存储在布尔值的数据帧matches中。然后，我们使用筛选条件df[matches]过滤数据帧，得到具有匹配列子字符串的行对的数据帧result。最终，我们打印出了结果。

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