Python 熊猫-在数据帧中搜索字符

我有一个熊猫数据框（

df

），需要搜索分号。我第一次试过

分号\u check=df.to_string（）。u包含u（“；”）

但它非常慢，在大数据帧的情况下，我会遇到内存错误。然后，我尝试使用

.str

对列进行循环，但并非所有列都是字符串，因此每当我到达数字列时，都会收到一个错误

AttributeError:只能使用带字符串值的.str访问器，该访问器在pandas中使用np.object\dtype

所以我最终得到了这个代码

对于df.列中的列：
如果df[col].dtype==“O”：
如果df[col].str.contains（r'；'）.any（）：
打印“在+列中找到”

---

有没有更简单的方法来实现目标？上面提到的，尽管按照预期工作对于像值搜索这样的基本任务来说似乎有点太费劲了

您可以使用过滤字符串和列，然后调用

apply

并传递

lambda

以调用：

我们可以使用过滤df中的列数组以及掩码来过滤COL：

In [36]:
# we can use the above to mask the columns
str_cols = df.select_dtypes([np.object]).columns
str_cols[test]

Out[36]:
Index(['str'], dtype='object')

---

这可能不是最有效的方法，但它可以安全地循环：

df.applymap（str（x）中的lambda x:；”）

。

In [36]:
# we can use the above to mask the columns
str_cols = df.select_dtypes([np.object]).columns
str_cols[test]

Out[36]:
Index(['str'], dtype='object')