如何使用AND操作筛选包含特定字符值的行

Question

我的问题是这个问题的延伸，这个问题在这个环节得到了很好的回答：

• How to filter rows containing a string pattern from a Pandas dataframe

我把答案贴在下面，当字符串包含单词“ball”时，字符串将被过滤掉：

In [3]: df[df['ids'].str.contains("ball")]
Out[3]:
     ids     vals
0  aball     1
1  bball     2
3  fball     4

现在我的问题是：如果我的数据中有长句，我想用单词“ball”和“field”来识别字符串呢？因此，当只有一个词出现时，它会丢弃包含单词“ball”或“field”的数据，而保留字符串中包含两个单词的数据。

Answer 1

如果你有2个以上，你可以使用这个..（注意速度没有foxyblue的方法好）

l = ['ball', 'field']
df.ids.apply(lambda x: all(y in x for y in l))

Answer 2

df[df['ids'].str.contains("ball")]

会变成：

^{pr2}$

如果你喜欢整洁的代码：

contains_balls = df['ids'].str.contains("ball")
contains_fields = df['ids'].str.contains("field")

filtered_df = df[contains_balls & contains_fields]

Answer 3

您可以使用np.logical_and.reduce和{}来处理多个单词。在

df[np.logical_and.reduce([df['ids'].str.contains(w) for w in ['ball', 'field']])]

In [96]: df
Out[96]:
             ids
0  ball is field
1     ball is wa
2  doll is field

In [97]: df[np.logical_and.reduce([df['ids'].str.contains(w) for w in ['ball', 'field']])]
Out[97]:
             ids
0  ball is field