Python 如果是列'；s字符串值包含特定的模式

我有以下数据框，列“Name”的值中有一个模式“//”

data = [['a1','yahoo', 'apple'], ['a2','gma///il', 'mango'], ['a3','amazon', 'papaya'], 
['a4','bi///ng', 'guava']] 
df = pd.DataFrame(data, columns = ['ID', 'Name', 'Info']) 

如果列“Name”的值中包含模式“//”，则需要从该数据帧中提取整行。我尝试了以下代码，但得到了一个空的数据帧

new_df = df.loc[df['Name'] == '///']

我的预期输出应提供如下数据帧：

data_new = [['a2','gma///il', 'mango'],['a4','bi///ng', 'guava']] 
new_df = pd.DataFrame(data, columns = ['ID', 'Name', 'Info'])  
print(new_df)

---

使用

Series.str.contains

：

import pandas as pd

data = [['a1','yahoo', 'apple'], ['a2','gma///il', 'mango'],
        ['a3','amazon', 'papaya'],['a4','bi///ng', 'guava']]

df = pd.DataFrame(data, columns = ['ID', 'Name', 'Info'])

print (df[df["Name"].str.contains("///")])

#
   ID      Name   Info
1  a2  gma///il  mango
3  a4   bi///ng  guava

---

使用

Series.str.contains

：

import pandas as pd

data = [['a1','yahoo', 'apple'], ['a2','gma///il', 'mango'],
        ['a3','amazon', 'papaya'],['a4','bi///ng', 'guava']]

df = pd.DataFrame(data, columns = ['ID', 'Name', 'Info'])

print (df[df["Name"].str.contains("///")])

#
   ID      Name   Info
1  a2  gma///il  mango
3  a4   bi///ng  guava

---

如果您想在一列上过滤，请使用此解决方案

将numpy导入为np
输入熊猫作为pd
数据=['a1'、'yahoo'、'apple']、['a2'、'gma///il'、'mango']、['a3'、'amazon'、'papaya']，
['a4'，'bi///ng'，'guava']]
df=pd.DataFrame（数据，列=['ID'，'Name'，'Info']）
mask=np.column\u堆栈（[df['Name'].str.contains（r“\//”，na=False）]）
df.loc[屏蔽任何（轴=1）]

输出：

   ID      Name   Info
1  a2  gma///il  mango
3  a4   bi///ng  guava

   ID      Name   Info
1  a2  gma///il  mango
3  a4   bi///ng  guava

如果需要对某些模式的所有列进行筛选，请参阅下面的解决方案

将numpy导入为np
mask=np.column\u堆栈（[df[col].str.contains（r“\//”，na=False），用于df中的col]）
df.loc[屏蔽任何（轴=1）]

输出：

   ID      Name   Info
1  a2  gma///il  mango
3  a4   bi///ng  guava

   ID      Name   Info
1  a2  gma///il  mango
3  a4   bi///ng  guava

---

如果您想在一列上过滤，请使用此解决方案

将numpy导入为np
输入熊猫作为pd
数据=['a1'、'yahoo'、'apple']、['a2'、'gma///il'、'mango']、['a3'、'amazon'、'papaya']，
['a4'，'bi///ng'，'guava']]
df=pd.DataFrame（数据，列=['ID'，'Name'，'Info']）
mask=np.column\u堆栈（[df['Name'].str.contains（r“\//”，na=False）]）
df.loc[屏蔽任何（轴=1）]

输出：

   ID      Name   Info
1  a2  gma///il  mango
3  a4   bi///ng  guava

   ID      Name   Info
1  a2  gma///il  mango
3  a4   bi///ng  guava

如果需要对某些模式的所有列进行筛选，请参阅下面的解决方案

将numpy导入为np
mask=np.column\u堆栈（[df[col].str.contains（r“\//”，na=False），用于df中的col]）
df.loc[屏蔽任何（轴=1）]

输出：

   ID      Name   Info
1  a2  gma///il  mango
3  a4   bi///ng  guava

   ID      Name   Info
1  a2  gma///il  mango
3  a4   bi///ng  guava

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DataFrame

具有字符串函数

contains（）

 new_df = df[ df['Name'].str.contains('///') ]

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DataFrame

具有字符串函数

contains（）

 new_df = df[ df['Name'].str.contains('///') ]

---

new_df=df[df['Name'].str.contains（'///'）]

new_df=df[df['Name'].str.contains（'//'）]