Pandas使用startswith从数据帧中选择

Question

这是可行的（使用Pandas 12 dev）

table2=table[table['SUBDIVISION'] =='INVERNESS']

然后我意识到我需要用“开始于”来选择字段，因为我遗漏了一堆。 所以按照熊猫医生的说法，我尽可能的跟着他

criteria = table['SUBDIVISION'].map(lambda x: x.startswith('INVERNESS'))
table2 = table[criteria]

并得到attributeRor:“float”对象没有属性“startswith”

所以我尝试了另一种语法

table[[x.startswith('INVERNESS') for x in table['SUBDIVISION']]]

参考http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#boolean-indexing 第4节：列表理解和系列地图法也可用于产生更复杂的标准：

我错过了什么？

Answer 1

您可以使用^{}DataFrame方法来给出更一致的结果：

In [11]: s = pd.Series(['a', 'ab', 'c', 11, np.nan])

In [12]: s
Out[12]:
0      a
1     ab
2      c
3     11
4    NaN
dtype: object

In [13]: s.str.startswith('a', na=False)
Out[13]:
0     True
1     True
2    False
3    False
4    False
dtype: bool

布尔索引也可以很好地工作（我更喜欢使用loc，但是没有它也可以工作）：

In [14]: s.loc[s.str.startswith('a', na=False)]
Out[14]:
0     a
1    ab
dtype: object

是的。

看起来序列/列中至少有一个元素是float，它没有startswith方法，因此AttributeError，list comprehension应该引起相同的错误。。。

Answer 2

您可以使用apply轻松地将任何字符串匹配函数应用于列元素。

table2=table[table['SUBDIVISION'].apply(lambda x: x.startswith('INVERNESS'))]

假设“SUBDIVISION”列的类型正确（字符串）

编辑：修复缺少的括号

Answer 3

检索所有startwith所需字符串的行

dataFrameOut = dataFrame[dataFrame['column name'].str.match('string')]

检索包含必需字符串的所有行

dataFrameOut = dataFrame[dataFrame['column name'].str.contains('string')]