Question

我有一个包含两列的DataFrame：uid和name：

In[1]: import pandas as pd

In[2]: df = pd.DataFrame([['123', 'OneTwoThree'],
                          ['456', '456 FourFiveSix'],
                          ['789', 'SevenEightNine']],
                         columns = ['uid', 'name'])
In[3]: df
Out[3]:
   uid             name
0  123      OneTwoThree
1  456  456 FourFiveSix
2  789   SevenEightNine

我想选择名称以uid开头的行。我可以用列表理解来做到这一点：

In[4]: df[[name.startswith(uid) for uid, name in zip(df.uid, df.name)]]
Out[4]:
   uid             name
1  456  456 FourFiveSix

我想知道是否有更优雅的方法来使用pandas.Series.str.startswith，例如类似的东西：

df[df.name.str.startswith(df.uid)]

Answer 1

我不知道是否更优雅，但它可以替代：

sw = lambda x: x["uid"] in x["name"]
df[df.apply(sw, axis=1)]

或者在一行中：

df[df.apply(lambda x: x["uid"] in x["name"], axis=1)]

如果要求startswith：

sw2 = lambda x: x["name"].startswith(x["uid"])
df[df.apply(sw2, axis=1)]

事实证明lambda版本比你的慢（至少在你的数据集上），所以如果速度很重要，这比你的快一点，但你的数据帧只需要包含2列：

df[[name.startswith(uid) for uid, name in df.values]]

如何将另一个系列传递给pandas.Series.str.startswith

1 个答案: