如果列的字符串值包含特定模式，如何从pandas数据框中提取整行

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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