Python Pandas -在dataframe中查找一个子字符串，然后不使用循环求和

在使用Python Pandas中的DataFrame查找一个子字符串并求和时，可以使用字符串的contains方法结合布尔索引来实现，而不需要使用循环。

以下是一个完善且全面的答案：

Python Pandas是一个开源的数据处理和分析库，它提供了丰富的数据结构和数据处理工具，能够快速、便捷地处理大量的数据。

在DataFrame中查找一个子字符串并求和可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入Pandas库并创建一个DataFrame。假设我们有一个包含字符串的列名为"column_name"的DataFrame：

import pandas as pd

data = {'column_name': ['abc', 'defg', 'hijkl', 'mnopq']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用contains方法结合布尔索引在DataFrame中查找包含指定子字符串的行。例如，我们要查找包含子字符串"ij"的行：

sub_str = 'ij'
filtered_df = df[df['column_name'].str.contains(sub_str)]

1. 使用sum方法对查找到的子字符串所在列进行求和：

sum_result = filtered_df['column_name'].sum()

此时，sum_result将保存着满足条件的子字符串的求和结果。

这种方法的优势是可以快速、简便地完成对子字符串的查找和求和操作，避免了使用循环的繁琐和低效。同时，Pandas提供了丰富的数据处理功能，可以进行更多高级的数据操作和分析。

应用场景：

• 数据清洗和处理：在大数据集中查找和处理包含指定子字符串的数据。
• 数据分析和统计：对符合条件的数据进行求和、计数等操作。
• 文本分析和挖掘：提取特定文本模式或关键字，并进行进一步的分析。

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