pandas 按包含数字情况筛选数据

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pandas 数据筛选时可以在括号里给定一个布尔序列，为 True 的位置为选中的内容。在本例中，我们筛选是否包含一定数字的数据。

数据与需求

数据源如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
        'a': [111, 112, 234, 11, 23,],
        'b': [2, 8, 10, 6, 4, ],
    }
)

df
'''
     a   b
0  111   2
1  112   8
2  234  10
3   11   6
4   23   4
'''

需要筛选出列 a 的数据中包含 1 或包含 2 且不含 3 的行，要注意匹配目标不是整体数据，而是单元格中的数字。

思路

a 列的是一个数字类型的列，如果单个数据判断是否包含某个数字，则可以按照字符串来操作。

为了保持原数据的类型和形式，我们将 a 列转为字符串类型赋值到一个新的变量。

判断字符串是是不否包含某些字符串可以使用 .str.xxx 访问器的 contains() 方法，不包含在表达式前加 ~ 取反。

最后将两个逻辑 & 连接，让两个判断逻辑同时成立。

代码

转 a 列为字符类型，赋值给 ser 变量：

ser = df.a.astype(str)
ser
'''
0    111
1    112
2    234
3     11
4     23
Name: a, dtype: object
'''

编写包含逻辑，包含 1 或者 2 可以用正则表达式的形式写作 1|2。总体逻辑代码为：

ser.str.contains('1|2') & ~ser.str.contains('3')
'''
0     True
1     True
2    False
3     True
4    False
Name: a, dtype: bool
'''

最后将这个布尔序列传入方括号：

df[ser.str.contains('1|2') & ~ser.str.contains('3')]
'''
     a  b
0  111  2
1  112  8
3   11  6
'''

这样就完成了需求的数据筛选。

（完）

pandas 按包含数字情况筛选数据

数据与需求

思路

代码

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