Python熊猫：字符串包含和不包含'；不包含

我正在尝试匹配熊猫数据帧中包含和不包含特定字符串的行。例如：

import pandas
df = pandas.Series(['ab1', 'ab2', 'b2', 'c3'])
df[df.str.contains("b")]

输出：

0    ab1
1    ab2
2     b2
dtype: object

期望输出：

2     b2
dtype: object

问：这样说有没有优雅的方式

df[[df.str.contains("b")==True] and [df.str.contains("a")==False]]
# Doesn't give desired outcome

要么：

>>> ts.str.contains('b') & ~ts.str.contains('a')
0    False
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

或使用正则表达式：

>>> ts.str.contains('^[^a]*b[^a]*$')
0    False
1    False
2     True
3    False
dtype: bool

---

就快到了，只是语法不太正确，应该是：

df[(df.str.contains("b") == True) & (df.str.contains("a") == False)]

如果你有很多条件可以应用，另一种可能更干净的方法是使用reduce或loop将你的过滤器链接在一起：

from functools import reduce
filters = [("a", False), ("b", True)]
reduce(lambda df, f: df[df.str.contains(f[0]) == f[1]], filters, df)
#outputs b2

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您可以使用.loc和~索引：

df.loc[(df.str.contains("b")) & (~df.str.contains("a"))]

2    b2
dtype: object

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不需要使用==True，可以使用补码运算符tilda

~

代替==False