大 pandas 使用startswith从Dataframe中选择 [英] pandas select from Dataframe using startswith
问题描述
这有效(使用 Pandas 12 dev)
This works (using Pandas 12 dev)
table2=table[table['SUBDIVISION'] =='INVERNESS']
然后我意识到我需要使用开始于"来选择字段,因为我错过了一堆.因此,根据 Pandas 文档,我尝试了尽可能接近的
Then I realized I needed to select the field using "starts with" Since I was missing a bunch. So per the Pandas doc as near as I could follow I tried
criteria = table['SUBDIVISION'].map(lambda x: x.startswith('INVERNESS'))
table2 = table[criteria]
并得到 AttributeError: 'float' 对象没有属性 'startswith'
And got AttributeError: 'float' object has no attribute 'startswith'
所以我尝试了具有相同结果的替代语法
So I tried an alternate syntax with the same result
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:Series 的列表推导式和映射方法也可用于生成更复杂的标准:
Reference http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#boolean-indexing Section 4: List comprehensions and map method of Series can also be used to produce more complex criteria:
我错过了什么?
推荐答案
您可以使用 str.startswith
提供更一致结果的 DataFrame 方法:
You can use the str.startswith
DataFrame method to give more consistent results:
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
并且布尔索引可以正常工作(我更喜欢使用 loc
,但没有它也能正常工作):
and the boolean indexing will work just fine (I prefer to use loc
, but it works just the same without):
In [14]: s.loc[s.str.startswith('a', na=False)]
Out[14]:
0 a
1 ab
dtype: object
.
看起来系列/列中至少有一个元素是浮点数,它没有startswith方法,因此属性错误,列表理解应该引发相同的错误......
这篇关于大 pandas 使用startswith从Dataframe中选择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!