如何删除熊猫中包含某些文本的行

Question

我有一个数据框，我想在其中放置一些包含文本的行。

Date      Campaign
3/24/20   GA Shoes Search Campaign
3/24/20   GA Shoes Display Campaign
3/24/20   GA Bag Search Campaign
3/24/20   GA Bag Display Campaign
3/24/20   IG Shoes Campaign
3/24/20   IG Bag Campaign
3/24/20   FB Shoes Campaign
3/24/20   FB Bag Campaign
3/24/20   Email Campaign

我想删除所有行并保留包含GA的行。这是我想要的结果：

Date      Campaign
3/24/20   GA Shoes Search Campaign
3/24/20   GA Shoes Display Campaign
3/24/20   GA Bag Search Campaign
3/24/20   GA Bag Display Campaign

我试图这样做：

mask = df['Campaign'].str.contains('FB')
idx = df.index[mask]
new = df.drop(idx,axis=0)

但是，仅当我一次输入一个字符串时，它才有效。我试图这样做是为了节省时间，但是没有用：

mask = df['Campaign'].str.contains('FB', 'Email', 'IG')
idx = df.index[mask]
new = df.drop(idx,axis=0)

Answer 1

除了删除包含其他字母的行外，您还可以应用一个函数来捕获要做包含“ GA”的行：

new = df[df['Campaign'].apply(lambda x: 'GA' in x)]

Answer 2

这里的假设是，对于所有相关行，GA位于句子的开头。熊猫str startswith在这里可以提供帮助：

df.loc[df.Campaign.str.startswith("GA")]

    Date    Campaign
0   3/24/20 GA Shoes Search Campaign
1   3/24/20 GA Shoes Display Campaign
2   3/24/20 GA Bag Search Campaign
3   3/24/20 GA Bag Display Campaign

但是，如果GA可能被嵌入句子中而不是一开始，那么如果您提供类似的数据将很有帮助。这样，就可以确定GA是在单词中，还是单独存在，还是希望找到合适的解决方案

Answer 3

设置示例数据框

如果您有数据框：

df = pd.DataFrame({'x': ['A0', 'A1', 'B2', 'A3'],
                   'y': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                   'z': ['A0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                   'w': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']},
                    index=[0, 1, 2, 3])

外观如下：

假设您要在A列中创建包含x的行。

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方法

str.contains：

您可以这样做：

df[df['x'].str.contains('A')]

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List comprehension

df[['A' in each for each in df['x']]]就足够了。

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apply()：

如果您对apply()感兴趣，可以这样做：

df[df['x'].apply(lambda x: 'A' in x)]

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结果

所有这些方法都会为您提供：

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最后的笔记 一般来说，

• str.contains方法：

df[df[name_of_column_which_should_contain_something].str.contains(what_should_it_contain)]

• list comprehension方法：

  df[[what_to_search_for in each for each in df[whichcolumn]]]

• apply()方法：

  df[df[which_column_to_search_in].apply(lambda x: what_to_search_for in x)]