我有以下资料:
url = 'https://raw.githubusercontent.com/108michael/ms_thesis/master/sic_naics_catcode.csv'
df= pd.read_csv(url, index_col=0)
df.head(3)
SICcode Catcode Category SICname MultSIC 2012 NAICS Code 2002to2007 NAICS
0 111 A1500 Wheat, corn, soybeans and cash grain Wheat X 111140 111140
1 112 A1600 Other commodities (incl rice, peanuts, honey) X 111160 111160
2 115 A1500 Wheat, corn, soybeans and cash grain Corn X 111150 111150
我想返回所有以531或92开头的行,或者在某些情况下,返回列2002to2007 NAICS
中以5416到5419开头的值。你知道吗
我想这一定很容易。我熟悉(这只是一个模板)dz = df[(df['date'] > '01/03/2005') & (df['date'] < '01/03/2015')]
类型的代码,但我不知道有什么“通配符”符号允许我输入截断的值。你知道吗
有什么想法吗?你知道吗
您可以使用RegEx power:
将给出以531、92或5416-5419开头的所有值
对于以531或92开头的值:
对于从5416:5419开始的值:
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