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在python中对panda系列使用循环中的contains

在Python中,对pandas系列使用循环中的contains是指使用pandas库中的Series或DataFrame对象的contains()方法来检查元素是否包含在该对象中。

具体来说,contains()方法用于检查Series或DataFrame对象中的每个元素是否包含指定的子字符串或子元素。它返回一个布尔值的Series,指示每个元素是否包含子字符串或子元素。

使用循环中的contains可以通过以下步骤实现:

  1. 导入pandas库:首先,需要导入pandas库,以便使用其中的Series和DataFrame对象以及相关方法。
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建Series或DataFrame对象:接下来,需要创建一个Series或DataFrame对象,以便在其中进行元素的包含性检查。
代码语言:txt
复制
# 创建一个Series对象
series = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry', 'date'])

# 创建一个DataFrame对象
data = {'fruits': ['apple', 'banana', 'cherry', 'date'],
        'count': [10, 5, 3, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用contains()方法进行包含性检查:使用contains()方法对Series或DataFrame对象进行包含性检查。
代码语言:txt
复制
# 对Series对象进行包含性检查
contains_result = series.str.contains('an')

# 对DataFrame对象的某一列进行包含性检查
contains_result = df['fruits'].str.contains('an')
  1. 处理包含性检查结果:根据contains()方法的返回结果,可以进一步处理和分析数据。
代码语言:txt
复制
# 打印Series对象中包含指定子字符串的元素
print(series[contains_result])

# 打印DataFrame对象中包含指定子字符串的行
print(df[contains_result])

在这个例子中,我们使用contains()方法检查了Series对象和DataFrame对象中的元素是否包含子字符串'an'。最后,我们打印了包含指定子字符串的元素或行。

需要注意的是,contains()方法默认区分大小写。如果需要进行大小写不敏感的包含性检查,可以使用contains()方法的参数case=False

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