Power BI：如何使用Python处理/清理字符串数据？

我开始学习Power BI。我在PowerBI中设置了一个数据集，在编辑器中我尝试使用python

# 'dataset' holds the input data for this script

dataset = dataset['word' in dataset['Title']]

基本上，我想删除列标题中不包含单词“word”的行。有人能帮忙吗

---

提前感谢

使用

数据集[~dataset['title'].str.contains（'word'）]

，其中

~

操作员负责处理过程中不属于

部分的

示例：结合了PowerBI和Python的功能

让我们看一个虚构的示例，其中包含一些
类别的
好的
、
坏的
或
平庸的
电影，以及一个带有
ID的列。如果您阅读本文，您将看到如何使用Python在PowerBI中插入示例数据集。这篇文章将向你展示以下程序的所有细节：

如果使用PowerQuery编辑器插入python代码段，如下所示：

# 'dataset' holds the input data for this script

import pandas as pd

df_dataset = pd.DataFrame({'title': {0: 'bad movie',
  1: 'mediocre movie',
  2: 'bad movie',
  3: 'bad movie',
  4: 'good movie',
  5: 'bad movie',
  6: 'bad movie',
  7: 'mediocre movie'},
 'category': {0: 'drama',
  1: 'comedy',
  2: 'drama',
  3: 'comedy',
  4: 'action',
  5: 'comedy',
  6: 'drama',
  7: 'comedy'},
 'ID': {0: 32, 1: 46, 2: 96, 3: 25, 4: 83, 5: 78, 6: 36, 7: 96}})

df_notbad = dataset[~dataset['title'].str.contains('bad')]

。。。你会得到这样一张桌子：

# 'dataset' holds the input data for this script

import pandas as pd

df_dataset = pd.DataFrame({'title': {0: 'bad movie',
  1: 'mediocre movie',
  2: 'bad movie',
  3: 'bad movie',
  4: 'good movie',
  5: 'bad movie',
  6: 'bad movie',
  7: 'mediocre movie'},
 'category': {0: 'drama',
  1: 'comedy',
  2: 'drama',
  3: 'comedy',
  4: 'action',
  5: 'comedy',
  6: 'drama',
  7: 'comedy'},
 'ID': {0: 32, 1: 46, 2: 96, 3: 25, 4: 83, 5: 78, 6: 36, 7: 96}})

df_notbad = dataset[~dataset['title'].str.contains('bad')]


现在，插入一个新的python代码段，如下所示：

# 'dataset' holds the input data for this script

import pandas as pd

df_dataset = pd.DataFrame({'title': {0: 'bad movie',
  1: 'mediocre movie',
  2: 'bad movie',
  3: 'bad movie',
  4: 'good movie',
  5: 'bad movie',
  6: 'bad movie',
  7: 'mediocre movie'},
 'category': {0: 'drama',
  1: 'comedy',
  2: 'drama',
  3: 'comedy',
  4: 'action',
  5: 'comedy',
  6: 'drama',
  7: 'comedy'},
 'ID': {0: 32, 1: 46, 2: 96, 3: 25, 4: 83, 5: 78, 6: 36, 7: 96}})

df_notbad = dataset[~dataset['title'].str.contains('bad')]

。。。将为您提供一个数据集，其中所有带有
'bad'
的行都将被删除：


您将不得不查看链接的资源来整理所有的细节，但是如果一些细节不清楚，请不要犹豫让我知道