如何从3列数据框中的col1中找到第一个系列的匹配项?由于我的系列包含*作为该字段中任何内容的占位符,因此我还需要能够使用正则表达式。
我有一个熊猫系列,其中包含如下数据:
col1
joe\creed\found\match
matt\creed\*\not
adam\creed\notfound\match
我有另一个数据框,如下所示:
col1 col2 col3
joe2\creed2\found\match 2 23
matt2\creed2\found2\not 2 23
adam\creed\notfound\match 2 23
matt\creed\found\not 2 23
我试图做下面的代码没有成功。
for item in series:
print(df[df.col1.str.contains(item, regex=True)]
和
for item in series:
print(df[df.col1.isin([str(item)])
我的预期输出如下:
col1 col2 col3
adam\creed\notfound\match 2 23
matt\creed\found\not 2 23
最佳答案
您可以这样操作:
数据:
In [163]: s
Out[163]:
0 joe\creed\found\match
1 matt\creed\*\not
2 adam\creed\notfound\match
Name: col1, dtype: object
In [164]: df
Out[164]:
col1 col2 col3
0 joe2\creed2\found\match 2 23
1 matt2\creed2\found2\not 2 23
2 adam\creed\notfound\match 2 23
3 matt\creed\found\not 2 23
解:
import re
# replacing '*' --> '[^\\]*' (in the escaped string: '\\\*' --> '[^\\\\]*')
pat = s.apply(re.escape).str.replace(r'\\\*', r'[^\\\\]*').str.cat(sep='|')
# use the following line instead, if `s` is a DataFrame (not a Series):
#pat = s.col1.apply(re.escape).str.replace(r'\\\*', r'[^\\\\]*').str.cat(sep='|')
In [161]: df[df.col1.str.contains(pat)]
Out[161]:
col1 col2 col3
2 adam\creed\notfound\match 2 23
3 matt\creed\found\not 2 23
In [162]: pat
Out[162]: 'joe\\\\creed\\\\found\\\\match|matt\\\\creed\\\\[^\\\\]*\\\\not|adam\\\\creed\\\\notfound\\\\match'
主要困难是正确地转义“搜索模式”系列中的所有特殊字符(如
\
)。关于python - 查找另一个系列中一个系列的匹配项,并使用正则表达式匹配项打印整个数据帧行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/42613051/