pandas字符串包含查找: NaN导致值错误

pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的功能和方法来处理和分析数据。在pandas中，字符串包含查找是一种常见的操作，可以用于查找字符串是否包含特定的子字符串。然而，当涉及到包含NaN（缺失值）的字符串时，可能会导致值错误。

NaN是pandas中表示缺失值的特殊值。当字符串中包含NaN时，pandas的字符串包含查找操作可能会返回错误的结果。这是因为NaN在比较操作中被视为一个特殊的值，它与任何其他值（包括它自己）的比较结果都是False。

为了避免这个问题，我们可以使用pandas的isna()函数来检查字符串是否为NaN。isna()函数返回一个布尔值的Series，指示每个元素是否为NaN。然后，我们可以使用该布尔值的Series来过滤字符串，并执行包含查找操作。

以下是一个示例代码，演示了如何在pandas中进行字符串包含查找，并处理包含NaN的情况：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN的字符串Series
s = pd.Series(['apple', 'banana', 'NaN', 'orange'])

# 使用isna()函数检查字符串是否为NaN
is_nan = s.isna()

# 过滤掉NaN值
filtered_s = s[~is_nan]

# 执行包含查找操作
contains_banana = filtered_s.str.contains('banana')

# 输出结果
print(contains_banana)

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含NaN的字符串Series。然后，使用isna()函数检查字符串是否为NaN，并将结果保存在is_nan变量中。接下来，我们使用~运算符对is_nan进行取反操作，以过滤掉NaN值。最后，我们使用str.contains()函数执行包含查找操作，并将结果保存在contains_banana变量中。最终，我们输出contains_banana的结果。

需要注意的是，以上代码只是一个示例，实际应用中可能需要根据具体的需求进行适当的修改和调整。

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