如何通过pandas过滤满足正则表达式的行

通过pandas过滤满足正则表达式的行可以使用str.contains()方法。该方法可以在DataFrame的某一列上应用正则表达式，返回一个布尔类型的Series，表示每一行是否满足正则表达式的条件。

下面是一个完善且全面的答案：

pandas是一个强大的数据分析工具，可以用于处理和分析大规模的数据集。在数据处理过程中，经常需要根据特定的条件过滤行。如果我们想要过滤满足正则表达式的行，可以使用pandas的str.contains()方法。

str.contains()方法可以在DataFrame的某一列上应用正则表达式，返回一个布尔类型的Series，表示每一行是否满足正则表达式的条件。具体的语法如下：

df[df['列名'].str.contains('正则表达式')]

其中，df是DataFrame对象，列名是要过滤的列名，正则表达式是要匹配的模式。

这个方法可以用于各种场景，比如筛选包含特定字符、特定模式的行，或者根据特定的规则进行数据清洗和转换。

以下是一个示例，假设我们有一个包含员工信息的DataFrame，其中一列是员工的职位。我们想要过滤出职位中包含"工程师"的行，可以使用如下代码：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '职位': ['软件工程师', '数据分析师', '前端开发工程师', '测试工程师']}
df = pd.DataFrame(data)

filtered_df = df[df['职位'].str.contains('工程师')]
print(filtered_df)

运行结果如下：

    姓名         职位
0  张三    软件工程师
2  王五  前端开发工程师
3  赵六     测试工程师

在这个例子中，我们使用str.contains()方法过滤出了职位中包含"工程师"的行。

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