根据子字符串列表过滤Pandas数据帧

是指在使用Python的Pandas库进行数据分析时，根据给定的子字符串列表对数据帧进行筛选和过滤的操作。

Pandas是一个强大的数据处理和分析工具，它提供了DataFrame数据结构，可以方便地对数据进行操作和分析。在处理数据时，有时需要根据特定的条件对数据进行筛选，而子字符串列表过滤则是一种常见的筛选方式。

下面是一个完善且全面的答案：

答案： 在Pandas中，可以使用str.contains()方法结合布尔索引来实现根据子字符串列表过滤数据帧。该方法用于检查每个元素是否包含指定的子字符串，并返回一个布尔值的Series，表示每个元素是否满足条件。

首先，我们需要导入Pandas库，并创建一个示例数据帧df：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用str.contains()方法对数据帧进行筛选。假设我们有一个子字符串列表['Jo', 'Lo']，我们希望筛选出包含这些子字符串的行：

substrings = ['Jo', 'Lo']
filtered_df = df[df['Name'].str.contains('|'.join(substrings))]

在上述代码中，我们使用了'|'.join(substrings)来将子字符串列表转换为正则表达式的形式，其中'|'表示逻辑或的关系。然后，我们使用df['Name'].str.contains()方法检查每个元素是否包含子字符串，并将结果作为布尔索引应用于数据帧df，从而得到筛选后的数据帧filtered_df。

filtered_df将只包含满足条件的行，即包含子字符串'Jo'或'Lo'的行。在这个例子中，filtered_df将包含'John'和'London'两行数据。

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