作为python和pandas的新手，我试过：
df_rows = np.where('y' in df['x'])[0]
for i in df_rows:
print df_rows.iloc[i]
没有返回任何行，但是
df_rows = np.where(df['x'].str.contains('y'))[0]
for i in df_rows:
print df_rows.iloc[i]
确实有效并在'y'中返回了包含df['x']的行。
我错过了什么？为什么第一种形式失败了？ （Python 2.7）
答案 0 :(得分：0)
这些是不同的操作：
Sum Frequency Relative Frequency Experimental Probability
----------------------------------------------------------------------
3 45 0.00450 0.45 %
4 126 0.01260 1.26 %
5 281 0.02810 2.81 %
6 494 0.04940 4.94 %
7 677 0.06770 6.77 %
8 968 0.09680 9.68 %
9 1191 0.11910 11.91 %
10 1257 0.12570 12.57 %
11 1257 0.12570 12.57 %
12 1164 0.11640 11.64 %
13 932 0.09320 9.32 %
14 683 0.06830 6.83 %
15 469 0.04690 4.69 %
16 282 0.02820 2.82 %
17 122 0.01220 1.22 %
18 52 0.00520 0.52 %
检查是否搜索任何元素是否等于in。 （注意：'y' Series甚至可能无法正常工作。
str方法搜索每个元素的字符串表示形式（如果它包含.str.contains。
第一个只能返回'y'或True（这是因为Pythons data model says so并强制执行）。第二个是常规方法，并返回包含False或Series的{{1}}（因为普通方法可以做他们喜欢的事情）。
True答案 1 :(得分：0)
Pandas需要特定的语法来处理事情。使用运算符in查找str y，检查大熊猫y中字符串Series的成员资格。
>>> df = pd.DataFrame({'x': ['hiya', 'howdy', 'hello']})
>>> df
x
0 hiya
1 howdy
2 hello
>>> df_rows = np.where('y' in df['x'])[0]
>>> df_rows
array([], dtype=int64)
>>> df_rows = np.where(df['x'].str.contains('y'))[0]
>>> df_rows
array([0, 1], dtype=int64)
试试这个并注意它返回一个bool而不是三个（就像我们可能首先想到的那样，因为系列中有三个项目）：
>>> 'y' in df['x']
False
>>> 'hiya' in df['x']
False
>>> 'hiya' in df['x'].values
True
你总是需要自己思考：“我是在寻找系列中的项目，还是在系列中的项目中寻找字符串？”
对于系列中的项目，请使用isin：
df['x'].isin(['hello'])
对于项目中的字符串，请使用.str.{whatever}（或.apply(lambda s: s)）：
>>> df['x'].str.contains('y')
0 True
1 True
2 False
Name: x, dtype: bool
>>> df['x'].apply(lambda s: 'y' in s)
0 True
1 True
2 False
Name: x, dtype: bool