如何使用regex筛选基于列条目的行？

Question

下面是我正在使用的数据帧的示意图（注意，这是一个代表性示例，并不打算演示任何列中所有可能的条目）：

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

我试图选择在Screen列中有（OOC）的所有行

通常，我会用这样的dfnew = df[df['Column'] == 'Criteria']来过滤数据帧，但这对正则表达式不起作用

我也尝试过dfnew = df[df['Screen'].filter(regex = r'OOC', axis = 0)]，我认为这是可行的，但没有

有人能告诉我如何使用regex根据列条目选择行吗

最后我想说的是：

Name | Screen | Placeholder

Bill | GHRF (OOC) | text

SUE | IRMS/CIR (OOC) | text

John | GHRF ISOFORMS IRMS CIR (OOC) | text

Answer 1

我们可以试试str.extract

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

Answer 2

DataFrame.filter筛选列名，而不是值。你在找str.contains

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

或者，如果你不需要regex，关掉它-

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)

如果您打算在dfnew上做更多的索引/赋值，我建议您使用

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

为了避免以后的SettingWithCopyWarning