Question

以下是我正在使用的数据框的示意图（请注意，这是代表性示例，并不意味着演示任何列中的所有可能条目）：

Name | Screen | Placeholder for other columns

Bill | GHRF (OOC) | text

Bob | GHRF (IC) | text

Sue | IRMS/CIR (OOC) | text

John | GHRF ISOFORMS IRMS CIR (OOC) | text

我正在尝试选择Screen列中包含（OOC）的所有行。

通常情况下，我会使用类似dfnew = df[df['Column'] == 'Criteria']的内容过滤数据框，但这不适用于正则表达式。

我也尝试了dfnew = df[df['Screen'].filter(regex = r'OOC', axis = 0)]，我认为它会起作用，但没有。

有人可以向我解释如何使用正则表达式根据列条目选择行吗？

我想结束的是这样的事情：

Name | Screen | Placeholder

Bill | GHRF (OOC) | text

SUE | IRMS/CIR (OOC) | text

John | GHRF ISOFORMS IRMS CIR (OOC) | text

Answer 1

DataFrame.filter过滤列名称，而非值。您正在寻找str.contains。

dfnew = df[df['Screen'].str.contains(r'\(OOC\)')]

或者，如果您不需要正则表达式，请将其关闭 -

dfnew = df[df['Screen'].str.contains(r'(OOC)', regex=False)]

print(dfnew)
   Name                        Screen
0  Bill                    GHRF (OOC)
2   Sue                IRMS/CIR (OOC)
3  John  GHRF ISOFORMS IRMS CIR (OOC)

如果您计划在dfnew上进行更多索引编制/作业，我建议您使用

进行创建

dfnew = df[df['Screen'].str.contains(r'\(OOC\)')].copy()

以后要避免SettingWithCopyWarning。

Answer 2

我们可以尝试str.extract

df[df.Screen.str.extract('\((.*?)\)',expand=True)[0]=='OOC']

如何使用正则表达式筛选基于列条目的行？

2 个答案: