Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库,提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。它允许你轻松地处理结构化数据,执行数据清洗、转换、分析和可视化等任务。
Pandas 中的数据结构主要包括:
Pandas 广泛应用于数据分析、数据清洗、数据预处理、数据可视化等领域。
如果你想要在 Pandas 中实现部分字符串匹配,并将匹配结果放入新列,可以使用 str.contains
方法结合条件赋值。以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Description': ['loves pandas', 'hates bugs', 'likes programming', 'enjoys learning']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 str.contains 进行部分字符串匹配
df['Has_Pandas'] = df['Description'].str.contains('pandas')
print(df)
Name
和 Description
列的 DataFrame。str.contains
方法检查 Description
列中是否包含字符串 'pandas'
。Has_Pandas
。 Name Description Has_Pandas
0 Alice loves pandas True
1 Bob hates bugs False
2 Charlie likes programming False
3 David enjoys learning False
通过这种方式,你可以轻松地在 Pandas 中实现部分字符串匹配,并将结果存储在新列中。
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