Python 输出列中字数大于3的所有行

我有一个虚拟df：

columns = ['answer', 'some_number']
data = [['hello how are you doing','1.0'],
       ['hello', '1.0'],
       ['bye bye bye bye', '0.0'],
        ['no', '0.0'],
        ['yes', '1.0'],
        ['Who let the dogs out', '0.0'],
        ['1 + 1 + 1 + 2', '1.0']]
df = pd.DataFrame(columns=columns, data=data)

我想输出字数大于3的行。 这里的行是“你好”、“再见”、“谁放狗出去了”、“1+1+1+2”

我的方法不起作用：

df[len（df.answer）>3]

---

输出：

KeyError:True

如果分隔符为

'

，您可以尝试

series.str.count

，否则您可以替换

sep

n=3
df[df['answer'].str.count(' ').gt(n-1)]

包括多个空格

#credits@piRSquared

df['answer'].str.count('\s+').gt(2)

或使用列表理解：

n= 3
df[[len(i.split())>n for i in df['answer']]] #should be faster than above

---

---

如果我理解正确，这里有一个方法：

>>> df.loc[df['answer'].str.split().apply(len) > 3, 'answer']
0    hello how are you doing
2            bye bye bye bye
5       Who let the dogs out
6              1 + 1 + 1 + 2

您可以选择列和

len

功能：

>>n=3
>>>df[df.answer.str.split（）.apply（len）>n]
回答一些问题
0你好1.0怎么样
2再见0.0
5谁放狗出去了0.0
6            1 + 1 + 1 + 2          1.0

---

为什么

df[len（df.answer）>3]

不起作用？

len（df.answer）

返回

answer

列本身的长度（7），而不是每个

答案的字数（5,1,4,1,1,5,7）

这意味着最后一个表达式的计算结果为
df[7>3]
或
df[True]
，由于没有列
True
，因此会中断：

>>len（df.answer）
7.
>>>len（df.answer）>3#7>3
真的
>>>df[len（df.answer）>3]#df[True]不存在
KeyError:正确
尝试使用计数进行字符串操作

n = 3
df[[x.count(' ') > n-1 for x in df.answer]]
Out[31]: 
                    answer some_number
0  hello how are you doing         1.0
2          bye bye bye bye         0.0
5     Who let the dogs out         0.0
6            1 + 1 + 1 + 2         1.0

@anky我刚给oneliners计时。
apply
版本稍微快一点。我想这是品味的问题。我总是觉得在不再是字符串的东西上使用
.str
访问器有点奇怪。我投的票是
count
，因为它不会浪费资源创建列表。但是，要包含可能的多个空格：
df['answer'].str.count（'\s+'）.gt（2）
与
pd.Series.str.count
相比，这一点的有趣之处在于熊猫将自动使用
re
解析
'\s+'
以处理多个空格。此解决方案需要以某种方式使用regex。嗯，我的大脑在这个问题上花了太多时间。
n = 3
df[[x.count(' ') > n-1 for x in df.answer]]
Out[31]: 
                    answer some_number
0  hello how are you doing         1.0
2          bye bye bye bye         0.0
5     Who let the dogs out         0.0
6            1 + 1 + 1 + 2         1.0