如何使用Python将正则表达式应用于系列中的元素

我有一个名为“Values”的数据框和列

请查找下面的代码以创建数据帧

df = pd.DataFrame({'Person_id':[1,2,3,4,5],
 'Values':[np.nan,np.nan,'1.Yes','2.No', np.nan],
       'Ethnicity':['1.Chinese','2.Indian','3.Malay',np.nan,np.nan]})

执行上述代码后，dataframe如下所示

我只给出了一个示例数据，这是主程序的一部分

从上面的数据框中，我想找到特定行的“Values”列是否包含“Yes”或“No”作为使用regex的值

例如，我想知道df['Values][2]的值中是否包含'Yes'关键字/术语

为此，我编写了下面的代码，但无法获得预期的输出

df['Values'] = df['Values'].astype(str) 
df['Values'][2].contains('Yes|No',regex=True)

尽管多次尝试/修改上述代码并进行搜索，但我无法获得/解决此问题。我得到下面的错误

AttributeError: 'str' object has no attribute 'contains'

如何获取值“是”或“否”是否存在于dataframe中列的特定单元格中

请注意，这是我用于循环和索引的较大程序的一部分。因此，我希望在单元格级别执行检查并获得输出。使用df.isin没有任何帮助

使用str.contains'Yes | No'，regex=True

例：

输出：

---

输入re，然后输入boolre.search'Yes | No'，df['Values'][2]？或者：df['Values'].str.contains'Yes | No'，regex=True[2]您忘记使用.str访问器，例如：df['Values'].str.contains……看起来您甚至可能只想使用df['Values']创建一系列新的布尔值。str.contains'Yes | No'，na=false。。。因为您直接处理的str对象没有包含，并且其本机成员资格测试没有regex功能，所以您必须使用re.match，正如@Wiktor在这里的第一条评论中所说的那样。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'Person_id':[1,2,3,4,5],
 'Values':[np.nan,np.nan,'1.Yes','2.No', np.nan],
       'Ethnicity':['1.Chinese','2.Indian','3.Malay',np.nan,np.nan]})

print(df["Values"].str.contains('Yes|No',regex=True))

0     NaN
1     NaN
2    True
3    True
4     NaN
Name: Values, dtype: object