如果要从pandas数据框中提取整行,其中列的字符串值包含特定模式,可以使用pandas库中的字符串方法(str)和布尔索引。
首先,可以使用str.contains()方法在DataFrame的特定列中检查每个单元格的字符串是否包含特定模式。此方法返回一个布尔Series,指示哪些单元格包含特定模式。
接下来,可以使用布尔索引从DataFrame中选择包含特定模式的行。将布尔Series用作索引,将返回一个只包含满足条件的行的新DataFrame。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Amy'],
'Age': [28, 32, 25, 30],
'Email': ['john@example.com', 'mike@example.com', 'sarah@example.com', 'amy@example.com']}
df = pd.DataFrame(data)
# 提取Email列中包含@example.com的整行数据
pattern = '@example.com'
filtered_df = df[df['Email'].str.contains(pattern)]
print(filtered_df)
输出结果为:
Name Age Email
0 John 28 john@example.com
1 Mike 32 mike@example.com
2 Sarah 25 sarah@example.com
3 Amy 30 amy@example.com
这里的特定模式是"@example.com",可以根据需要修改。在这个例子中,我们提取了包含该模式的Email列的整行数据。
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