Python 按特定列的可能前缀列表筛选dataframe

我想做的是：

options = ['abc', 'def']
df[any(df['a'].str.startswith(start) for start in options)]

我想应用一个筛选器，这样我只有在列“a”中具有以给定选项之一开头的值的条目

下一个代码可以工作，但我需要它与几个前缀选项一起工作

start = 'abc'
df[df['a'].str.startswith(start)]

错误消息是

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

阅读，但不了解如何阅读

您可以尝试以下方法：

mask = np.array([df['a'].str.startswith(start) for start in options]).any(axis=1)

它为每个

开始

选项创建一个

系列

，并沿相应行应用

任何

---

您之所以会收到此错误，是因为内置程序需要一个

bool

s列表，但正如错误消息所示，“多值对象的真值不明确”，因此您更需要使用数组感知

any

您可以将一组选项传递给startswith

df = pd.DataFrame({'a': ['abcd', 'def5', 'xabc', '5abc1', '9def', 'defabcb']})
options = ['abc', 'def']
df[df.a.str.startswith(tuple(options))]

你得到

    a
0   abcd
1   def5
5   defabcb

还有一个解决方案：

# extract all possible values for 'a' column
all_a_values = df['a'].unique()
# filter 'a' column values by my criteria
accepted_a_values = [x for x in all_a_values if any([str(x).startswith(prefix) for prefix in options])]
# apply filter
df = df[df['a'].isin(accepted_a_values))]

从这里开始：

---

@Vaishali提供的解决方案是最简单、最符合逻辑的，但我也需要接受的_a_值列表来进行迭代。问题中没有提到这一点，因此我认为她的答案是正确的。

请向我们展示您的数据集！谢谢你的解释！但是Series的any不是返回一个匹配项而不是bool结果吗？你是说

Series.any（）

？如果序列的任何元素的计算结果为

True

，则返回

True

，否则返回

False

。是的，我感到困惑，因为函数的名称相同，行为略有不同。。。尽管将any（[…]）视为获取数组中任何真值的函数，但它是相同的。谢谢是的，没错。反过来，您需要跨多个

系列
行应用
any
。幸运的是，将一个元组传递给
startswith
（由Vaishali建议）是一个更简单、更合理的解决方案。很抱歉，您的解决方案不符合其他方面的要求，所以最后我用了另一种方式—这就是我取消标记它的原因。我也会补充我的答案。找出我做其他事情的原因，这不是你的解决方案的限制，所以我接受它。非常感谢。