Python data.table按正则表达式进行的行筛选器

python的data.table与%like%的等效值是什么

简短示例：

dt_foo_bar = dt.Frame({"n": [1, 3], "s": ["foo", "bar"]})  
dt_foo_bar[re.match("foo",f.s),:] #works to filter by "foo"

我本以为这样的事情会奏效：

dt_foo_bar[re.match("fo",f.s),:] 

但它返回“预期的字符串或字节，如对象”。 我很想在Python中开始使用新的data.tables包，就像我在R中使用它一样，但我更多地使用文本数据，而不是数字数据

---

提前感谢。

自0.9.0版以来，datatable包含执行正则表达式筛选的函数

.re_match（）

。例如：

>>> import datatable as dt
>>> dt_foo_bar = dt.Frame(N=[1, 3, 5], S=["foo", "bar", "fox"])
>>> dt_foo_bar[dt.f.S.re_match("fo."), :]
     N  S  
--  --  ---
 0   1  foo
 1   5  fox

[2 rows x 2 columns]

---

通常，

.re_match（）

应用于列表达式并生成一个新的布尔列，指示每个值是否与给定的正则表达式匹配。

我在文档中找不到此功能或任何与字符串相关的数据处理。您还知道如何基于正则表达式生成新列吗？我现在使用这个，但它看起来不像是to_list转换的最佳方式：DT['new_name']=Frame（[re.sub（'some_regex_pattern'，'value_for_new_column'，s）for s in DT[：，“column_for_regex”]。@Zappageck我恐怕现在不可能