在python中，有任何方法可以从dataframe中搜索模式并提取其对应值吗？
在python中，有任何方法可以从dataframe中搜索模式并提取其对应值吗？
提问于 2016-12-12 06:56:56
我有一个像这样的数据仓库。
Area of Power Cons. Device Name 2016-09-02 2016-09-03
0 01.11KVA VCB-I South SJ 11 South Zone Con 32328.19 33157.12
1 02.11KVA VCB-II Sout SJ 11 South Zone Con 43879.94 45152.77
2 03.11 KVA VCB-I Nort SJ 11 North Zone Con 30132.74 29507.58
3 04.11 KVA VCB-II Nor SJ 11 North Zone Con 38632.45 -16448377.89
4 05.MAIN INCOMER-I So SJ 11 South Zone Con 31509.76 32313.60
5 06.MAIN INCOMER-II S SJ 11 South Zone Con 42617.22 43841.66
6 07.MAIN INCOMER-I No SJ 11 North Zone Con 29284.61 28673.92
7 08.MAIN INCOMER II N SJ 11 North Zone Con 37391.87 36786.43
8 22.BLOW ROOM South SJ 11 South Zone Con 1909.47 1908.40
9 23.BLOW ROOM North SJ 11 North Zone Con 1437.14 1369.04
10 24.CARDING South SJ 11 South Zone Con 3962.26 3989.94
11 25.CARDING-North SJ 11 North Zone Con 3970.63 3706.69
12 26.PREPRATORY-South SJ 11 South Zone Con 2456.72 2576.88
13 27.PREPRATORY-North SJ 11 North Zone Con 2372.61 2376.38
14 28.RING FRAME 1-5 SJ 11 South Zone Con 7384.83 7595.06
15 29.RING FRAME 6-10 SJ 11 South Zone Con 7111.55 7313.15
16 30.RING FRAME 11-15 SJ 11 South Zone Con 6821.89 7209.26
17 31.RING FRAME 16-20 SJ 11 South Zone Con 6049.12 6425.47
18 32.RING FRAME 21-25 SJ 11 North Zone Con 6481.04 6070.30
19 33.RING FRAME 26-30 SJ 11 North Zone Con 6471.42 6160.90
20 34.RING FRAME 31-35 SJ 11 North Zone Con 6619.86 6520.43
21 35.RING FRAME 36-40 SJ 11 North Zone Con 6200.00 6200.00
22 35.LINC CONER 1-10 SJ 11 South Zone Con 2292.18 2348.64
23 36.LINC CONER 11-20 SJ 11 South Zone Con 2905.96 2943.62
24 37.LINC CONER 21-30 SJ 11 North Zone Con 2181.58 2118.38
25 38.LINC CONER 31-40 SJ 11 North Zone Con 2752.92 2763.26 我想搜索包含Ring Frame的行并获取其各自的值。
我试过这个：
df = data[15:22]但我想找出名字。提前谢谢。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-12-12 06:58:38
您可以在掩码中使用boolean indexing，其中首先将所有值转换为lower，然后使用contains
print (df[df['Area of Power Cons.'].str.lower().str.contains('ring frame', na=False)])使用apply的另一种解决方案，但只有在不使用NaN值的情况下才能工作：
print (df[df['Area of Power Cons.'].apply(lambda x: 'ring frame' in x.lower())])如果需要提取值，请使用str.extract
print (df['Area of Power Cons.'].str.lower().str.extract('ring frame (.*)'))如果所有值都大写：
print (df['Area of Power Cons.'].str.extract('RING FRAME (.*)'))Stack Overflow用户
发布于 2016-12-12 07:13:37
我认为正则表达式在这里也会有帮助。您可以指定使用它进行搜索的规则。
例如，您可以这样做：
import re
m = re.search('*RING FRAME*')
m.group(0)请注意，*通配符是“贪婪的”，因此它将考虑到所有先前的和后续的符号。我不知道您是如何存储字符串的，以及它们是否分开，但是您可以尝试使用re。顺便说一句，它们是重要的蟒蛇技能(尽管我自己还没有经常使用它们)。
您可以在官方python：https://docs.python.org/2/library/re.html中找到关于正则表达式的更多信息。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/41095576
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