python – Pandas – 识别以列表中的值开头的数据帧值

概述说我有以下数据帧： >>> import pandas as pd>>> d=pd.DataFrame()>>> d['A']=['12345','12354','76','4']>>> d['B']=['4442','2345','33','5']>>> d['C']=['5553','4343','33','5']>>> d A B C0 12345 说我有以下数据帧：

>>> import pandas as pd>>> d=pd.DataFrame()>>> d['A']=['12345','12354','76','4']>>> d['B']=['4442','2345','33','5']>>> d['C']=['5553','4343','5']>>> d       A     B     C0  12345  4442  55531  12354  2345  43432     76    33    333      4     5     5

并说我有3个感兴趣的值：

>>> vals=['123','76']

我有兴趣确定我的数据框中的哪些值以列表中的任何值开头.在我的例子中有3个案例：(0,A)以123开头; (1,A)以123开头; (2,A)以76开头.

有没有办法可以做到这一点而不循环我的每个值？

如果我对匹配值感兴趣,我可以这样做：

>>> d.isin(vals)       A      B      C0  False  False  False1  False  False  False2   True  False  False3  False  False  False>>>

如果我对值是否从1个特定值开始感兴趣,我可以这样做：

>>> d.applymap(lambda x:x.startswith('123'))       A      B      C0   True  False  False1   True  False  False2  False  False  False3  False  False  False>>>

但是,如何将这两个结合起来找到以列表中的任何值开头的任何值？

解决方法 您可以使用apply with lambda调用str.contains来构造正则表达式模式并依次测试每个列：

In [9]:vals=['123','76']v = ['^' + x for x in vals]d.apply(lambda x: x.str.contains('|'.join(v)))Out[9]:       A      B      C0   True  False  False1   True  False  False2   True  False  False3  False  False  False

由此产生的正则表达式模式：

In [10]:'|'.join(v)Out[10]:'^123|^76'

更新

实际上你可以使用stack和unstack来做到这一点,这样你最初可以将所有列堆叠到一个列中,用正则表达式模式调用str.contains然后取消堆栈回原始形式：

In [9]:vals=['123','76']v = ['^' + x for x in vals]d.stack().str.contains('|'.join(v)).unstack()Out[9]:       A      B      C0   True  False  False1   True  False  False2   True  False  False3  False  False  False

与使用apply相比,这是一种更简洁的方法

总结

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