使用Python过滤掉dataframe中不包含某些单词的带有字符串的行

在数据分析中，经常需要对数据进行清洗，比如过滤掉不包含特定单词的行。在Python中，我们可以使用pandas库来处理这类问题。pandas是一个强大的数据处理库，它提供了DataFrame数据结构，非常适合处理表格数据。

基础概念

DataFrame是pandas库中的一个二维数据结构，可以看作是一个表格，类似于Excel或者SQL表。它由行和列组成，每一列可以是不同的数据类型（如整数、字符串、浮点数等），而每一行则是一个数据记录。

类型

在处理字符串数据时，pandas提供了多种方法来过滤数据，例如str.contains()、str.match()等。

应用场景

当你有一个包含大量文本数据的DataFrame，并且需要根据某些关键词来过滤数据时，这些方法非常有用。例如，你可能有一个包含产品评论的数据集，想要找出所有提到特定单词的评论。

示例代码

假设我们有一个DataFrame df，其中有一列名为comments，包含了用户的评论文本。我们想要过滤出包含某些单词（如"good"和"excellent"）的行。

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'comments': [
        'This product is good.',
        'I had an excellent experience.',
        'Not satisfied with the service.',
        'The best product ever!',
        'Terrible experience.'
    ]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义要过滤的单词列表
keywords = ['good', 'excellent']

# 使用str.contains()方法过滤包含关键词的行
# ~操作符用于取反，即选择不包含关键词的行
filtered_df = df[~df['comments'].str.contains('|'.join(keywords))]

print(filtered_df)

解决问题的思路

创建DataFrame：首先，我们需要有一个包含文本数据的DataFrame。
定义关键词：确定我们想要过滤的关键词。
使用str.contains()：这个方法可以检查字符串是否包含指定的模式。我们可以通过'|'.join(keywords)将关键词列表转换为一个正则表达式模式，其中|表示“或”。
过滤数据：使用布尔索引（df[...]）来选择满足条件的行。