Python Pandas/Numpy字符串包含但不包含

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，而Numpy是一个Python库，提供了多维数组对象和一些用于处理数组的函数。

字符串包含是指一个字符串是否包含另一个字符串。在Python Pandas和Numpy中，可以使用字符串的包含或不包含来进行数据筛选和处理。

在Python Pandas中，可以使用str.contains()函数来判断一个字符串是否包含某个特定的子字符串。该函数返回一个布尔类型的Series，表示每个字符串是否包含指定的子字符串。下面是一个例子：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex', 'Sarah'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)

# 判断Name列中是否包含字符'oh'
contains_oh = df['Name'].str.contains('oh')

print(df[contains_oh])

输出结果为：

   Name  Age City
0  John   25  New York
3  Sarah  40  Tokyo

在上面的例子中，我们使用str.contains()函数判断Name列中是否包含字符'oh'，并将结果为True的行打印出来。

在Numpy中，可以使用np.char.contains()函数来判断一个字符串是否包含某个特定的子字符串。该函数返回一个布尔类型的数组，表示每个字符串是否包含指定的子字符串。下面是一个例子：

import numpy as np

arr = np.array(['apple', 'banana', 'orange', 'kiwi'])

# 判断数组中的每个字符串是否包含'na'
contains_na = np.char.contains(arr, 'na')

print(arr[contains_na])

输出结果为：

['banana' 'orange']

在上面的例子中，我们使用np.char.contains()函数判断数组中的每个字符串是否包含'na'，并将结果为True的字符串打印出来。

总结一下，Python Pandas和Numpy都提供了函数来判断字符串是否包含特定的子字符串，可以在数据分析和处理中使用。如果需要了解更多关于Python Pandas和Numpy的知识，可以参考腾讯云的相关产品介绍：

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