Python '；和'；string.contains中的运算符

我有一个熊猫系列，在其中我以这种方式应用字符串搜索

df['column_name'].str.contains('test1')

这将根据字符串“test1”是否包含在列“column_name”中给出真/假列表

但是，我无法测试两个字符串，我需要检查这两个字符串是否都存在。差不多

  df['column_name'].str.contains('test1' and 'test2')

这似乎不起作用。任何建议都很好

all( word in df['column_name'] for word in ['test1', 'test2'] )

这将测试字符串中的任意数字或单词

---

这将测试字符串中的任意数字或单词

否您必须创建2个条件并使用

&

，并根据运算符优先级在条件周围加括号：

(df['column_name'].str.contains('test1')) & (df['column_name'].str.contains('test2))

如果您想测试其中一个单词，那么以下方法可以工作：

df['column_name'].str.contains('test1|test2')

---

否您必须创建2个条件并使用

&

，并根据运算符优先级在条件周围加括号：

(df['column_name'].str.contains('test1')) & (df['column_name'].str.contains('test2))

如果您想测试其中一个单词，那么以下方法可以工作：

df['column_name'].str.contains('test1|test2')

---

忽略

'test2

中缺少的引号，'and'运算符是一个布尔逻辑运算符。它不会连接字符串，也不会执行您认为它会执行的操作

>>> 'test1' and 'test2'
'test2'
>>> 'test1' or 'test2'
'test1'
>>> 10 and 20
20
>>> 10 and 0
10
>>> 0 or 20
20
>>> # => and so on...

这是因为

和

和

或

运算符起着“真值判定者”的作用，并且对字符串的行为有些奇怪。本质上，返回值是最后一个被求值的值，不管它是字符串还是其他。看看这种行为：

>>> a = 'test1'
>>> b = 'test2'
>>> c = a and b
>>> c is a
False
>>> c is b
True

后一个值被分配给我们要给它赋值的变量。您要寻找的是一种迭代列表或字符串集的方法，并确保所有这些结果都为true。为此，我们使用

all（iterable）

函数

if all([df['column_name'].contains(_) for _ in ['test1', 'test2']]):
    print("All strings are contained in it.")
else:
    print("Not all strings are contained in it.")

假设情况属实，以下是您将收到的示例：

>>> x = [_ in df['column_name'] for _ in ['test1', 'test2']
>>> print(x)
[True, True] # => returns True for all()
>>> all(x)
True
>>> x[0] = 'ThisIsNotIntTheColumn' in df['column_name']
>>> print(x)
[False, True]
>>> all(x)
False

---

忽略

'test2

中缺少的引号，'and'运算符是一个布尔逻辑运算符。它不会连接字符串，也不会执行您认为它会执行的操作

>>> 'test1' and 'test2'
'test2'
>>> 'test1' or 'test2'
'test1'
>>> 10 and 20
20
>>> 10 and 0
10
>>> 0 or 20
20
>>> # => and so on...

这是因为

和

和

或

运算符起着“真值判定者”的作用，并且对字符串的行为有些奇怪。本质上，返回值是最后一个被求值的值，不管它是字符串还是其他。看看这种行为：

>>> a = 'test1'
>>> b = 'test2'
>>> c = a and b
>>> c is a
False
>>> c is b
True

后一个值被分配给我们要给它赋值的变量。您要寻找的是一种迭代列表或字符串集的方法，并确保所有这些结果都为true。为此，我们使用

all（iterable）

函数

if all([df['column_name'].contains(_) for _ in ['test1', 'test2']]):
    print("All strings are contained in it.")
else:
    print("Not all strings are contained in it.")

假设情况属实，以下是您将收到的示例：

>>> x = [_ in df['column_name'] for _ in ['test1', 'test2']
>>> print(x)
[True, True] # => returns True for all()
>>> all(x)
True
>>> x[0] = 'ThisIsNotIntTheColumn' in df['column_name']
>>> print(x)
[False, True]
>>> all(x)
False

---

您想知道

test1

和

test2

是否在列中的某个位置

---

因此

df['col\u name'].str.contains（'test1'）.any（）&df['col\u name'].str.contains（'test2'）.any（）

您想知道

test1

和

test2

是否在列中的某个位置

---

因此

df['col\u name'].str.contains（'test1'）.any（）&df['col\u name'].str.contains（'test2'）.any（）

您可以通过移除最外层的方括号，将列表理解更改为更高效的生成器。然后将不会创建新列表，并且

all

将能够短路。“all”给我一个真/假值。无论test1和test2是否存在，我都需要对colubomn中的每个条目进行查询。所以，如果列的名称是400长，我想知道其中有多少是“test1”，有多少是“test2”。到目前为止，EdChums的回答最有意义。您的问题指出您需要同时检查这两个方面，我假设您想同时检查，因为您使用了

和
运算符，而不是
或
，您可以通过移除最外层的方括号将列表理解更改为更高效的生成器。然后将不会创建新列表，并且
all
将能够短路。“all”给我一个真/假值。无论test1和test2是否存在，我都需要对colubomn中的每个条目进行查询。所以，如果列的名称是400长，我想知道其中有多少是“test1”，有多少是“test2”。到目前为止，EdChums的回答最有意义。您的问题说明您需要检查这两个选项，我假设您希望同时执行，因为您使用了
和
运算符，而不是
或
运算符。谢谢在“test2”中添加了缺少的引号。谢谢您提供了详细的答案。我在这方面学到了很多东西，但不确定是否可以直接使用其中任何一个来实现我想要实现的目标。请看第三段代码。这应该会达到你想要的效果。谢谢大家。如何获得列名称条目中匹配数和未命中数的计数。我在EdChums解决方案上使用vale_counts（）命令，它正在工作。谢谢在“test2”中添加缺少的引号。谢谢详细的回答。我在这方面学到了很多东西，但不确定是否可以直接使用其中任何一个来实现我想要实现的目标。请看第三段代码。这应该会达到你想要的效果。谢谢大家。如何获得列名称条目中匹配数和未命中数的计数。我在EdChums解决方案上使用vale_counts（）命令，该命令正在运行。感谢您向我介绍any（），但是在本要求中，我需要知道column_name中有多少项匹配，在多少项中，不感谢您向我介绍any（），但是在本要求中，我需要知道在列_name中有多少项匹配，有多少项不匹配