在Python中的数据框所有列中搜索字符串 [英] Searching for string in all columns of dataframe in Python

问题描述

我正在尝试在数据框的所有列中找到一个字符串.

I am trying to find a string in all columns of a dataframe.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['a', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'a']], columns=["A", "B"])

for col in df:
        df[col].str.contains('a')

0     True
1    False
2    False
Name: A, dtype: bool
0    False
1    False
2     True
Name: B, dtype: bool

但是，上面的代码仅返回布尔值，而不返回我想要的格式(以表格形式显示行和列)，这可以在特定列中搜索时实现:

However, the code above returns only the booleans and not the format that I want (displays the rows and columns in table form), which can be achieved when searching in a specific column:

df[df.A == 'a']

   A  B
0  a  b

任何人都可以帮忙吗?

推荐答案

创建布尔值DataFrame，并通过True docs/stable/generated/pandas.DataFrame.any.html"rel =" nofollow noreferrer> DataFrame.any 并按

Create boolean DataFrame and check at least one True per row by DataFrame.any and filter by boolean indexing:

df = df[df.eq('a').any(axis=1)]
print (df)
   A  B
0  a  b
2  e  a

详细信息:

print (df.eq('a'))
       A      B
0   True  False
1  False  False
2  False   True

print(df.eq('a').any(axis=1))
0     True
1    False
2     True
dtype: bool

---

如果要检查substring，请使用 str.contains 表示boolean DataFrame:

---

If want check substrings use str.contains for boolean DataFrame:

df = pd.DataFrame([['ad', 'b'], ['c', 'd'], ['e', 'asw']], columns=["A", "B"])
print (df)
    A    B
0  ad    b
1   c    d
2   e  asw

df = df[df.apply(lambda x: x.str.contains('a')).any(axis=1)]

或 applymap in进行明智的检查:

df = df[df.applymap(lambda x: 'a' in x).any(axis=1)]

print (df)
    A    B
0  ad    b
2   e  asw

这篇关于在Python中的数据框所有列中搜索字符串的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！