Pandas 데이터 프레임에 문자열이 있는지 확인합니다.

Pandas 데이터 프레임에 문자열이 있는지 확인합니다.

제 데이터 프레임 내의 특정 열에 특정 문자열이 존재하는지 확인하고 싶습니다.

오류가 납니다.

값 오류:시리즈의 참값은 모호합니다.a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() 또는 a.all()을 사용합니다.

import pandas as pd

BabyDataSet = [('Bob', 968), ('Jessica', 155), ('Mary', 77), ('John', 578), ('Mel', 973)]

a = pd.DataFrame(data=BabyDataSet, columns=['Names', 'Births'])

if a['Names'].str.contains('Mel'):
    print ("Mel is there")

a['Names'].str.contains('Mel')크기의 부울 값의 지시 벡터를 반환합니다.len(BabyDataSet)

따라서 사용할 수 있습니다.

mel_count=a['Names'].str.contains('Mel').sum()
if mel_count>0:
    print ("There are {m} Mels".format(m=mel_count))

아니면any(), 몇 개의 레코드가 당신의 쿼리와 일치하는지 신경쓰지 않는다면

if a['Names'].str.contains('Mel').any():
    print ("Mel is there")

당신은 사용해야 합니다.any()

In [98]: a['Names'].str.contains('Mel').any()
Out[98]: True

In [99]: if a['Names'].str.contains('Mel').any():
   ....:     print("Mel is there")
   ....:
Mel is there

a['Names'].str.contains('Mel')일련의 벌 값을 제공합니다.

In [100]: a['Names'].str.contains('Mel')
Out[100]:
0    False
1    False
2    False
3    False
4     True
Name: Names, dtype: bool

OP는 'Mel' 문자열이 특정 열에 존재하는지, 열에 포함되지 않는지를 알아보기 위한 것이었습니다.따라서 내용물을 사용할 필요도 없고 효율적이지도 않습니다.

다음과 같은 단순한 동등함으로 충분합니다.

df = pd.DataFrame({"names": ["Melvin", "Mel", "Me", "Mel", "A.Mel"]})

mel_count = (df['names'] == 'Mel').sum() 
print("There are {num} instances of 'Mel'. ".format(num=mel_count)) 
 
mel_exists = (df['names'] == 'Mel').any() 
print("'Mel' exists in the dataframe.".format(num=mel_exists)) 

mel_exists2 = 'Mel' in df['names'].values 
print("'Mel' is in the dataframe: " + str(mel_exists2)) 

인쇄:

There are 2 instances of 'Mel'. 
'Mel' exists in the dataframe.
'Mel' is in the dataframe: True

같은 문제에 부딪혀 다음과 같이 사용했습니다.

if "Mel" in a["Names"].values:
    print("Yep")

하지만 내부적으로 팬더가 시리즈에서 목록을 만들기 때문에 이 해결책은 더 느려질 수 있습니다.

빈 문자열을 검색해야 할 가능성이 있다면,

    a['Names'].str.contains('') 

항상 True를 반환하므로 작동하지 않습니다.

대신 사용

    if '' in a["Names"].values

빈 문자열을 검색하는 에지 케이스를 포함하여 문자열이 영상 시리즈에 있는지 여부를 정확하게 반영합니다.

대소문자를 구분하지 않는 검색의 경우.

a['Names'].str.lower().str.contains('mel').any()

팬더들이 추천하는 것 같습니다.df.to_numpy since다른 방법들은 여전히 A를 제기합니다.FutureWarning: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_numpy.html#pandas.DataFrame.to_numpy

따라서 이 경우에 효과적인 대안은 다음과 같습니다.

b=a['Names']
c = b.to_numpy().tolist()
if 'Mel' in c:
     print("Mel is in the dataframe column Names")

import re
s = 'string'

df['Name'] = df['Name'].str.findall(s, flags = re.IGNORECASE)

#or
df['Name'] = df[df['Name'].isin(['string1', 'string2'])]

import pandas as pd

(data_frame.col_name=='str_name_to_check').sum()

결과를 저장하려면 다음을 사용할 수 있습니다.

a['result'] = a['Names'].apply(lambda x : ','.join([item for item in str(x).split() if item.lower() in ['mel', 'etc']]))

당신은 당신의 코드 라인의 값을 체크 길이를 더하는 것과 같이 확인해야 합니다.

if(len(a['Names'].str.contains('Mel'))>0):
    print("Name Present")

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/30944577/check-if-string-is-in-a-pandas-dataframe