pandas 按列值正则表达式过滤行 - Python

在 Pandas 数据分析中，我们经常需要按照特定的条件过滤数据集中的行，其中使用正则表达式是一个非常便捷的方法。在本文中，我们将探讨如何使用 Pandas 中的 str.contains() 方法来过滤数据集中的行。我们将包括以下主题：

1. 简介
2. 使用 str.contains() 过滤行
3. 正则表达式语法
4. 示例代码
5. 结论

简介

Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它可以处理各种类型的数据集，包括 CSV、Excel、SQL 数据库等。在数据处理过程中，我们经常需要按照特定的条件过滤行，以获得我们感兴趣的数据子集。其中常见的条件包括：

• 按照某一列的值过滤行
• 按照多个列的值组合过滤行
• 使用正则表达式过滤行

使用正则表达式进行过滤的主要优点在于可以通过灵活的模式匹配过滤出复杂的数据子集，这一点在处理文本数据时非常有用。

使用 str.contains() 过滤行

Pandas 数据框对象中的每一列都有一个 str 属性，该属性可以进行字符串操作，包括使用正则表达式匹配和替换。str.contains() 方法就是一个在某一列上按照正则表达式进行匹配的方法，它的语法如下：

df[df['column_name'].str.contains('regex_pattern')]

其中，df 是 Pandas 数据框对象，column_name 是数据框中的某一列，regex_pattern 是正则表达式模式。

这一方法会返回一个新的数据框，其中包含了符合正则表达式模式的所有行。如果要仅仅保留部分列，可以在过滤行前使用 .loc 方法选取需要保留的列。

正则表达式语法

正则表达式的语法比较丰富，可以实现各种复杂的匹配操作。在本文中，我们将介绍其中的一些基本语法，以便读者能够快速入门。

字符组

字符组是正则表达式中最基本的元素之一，它是子表达式，可以匹配其中任意一个字符。字符组的语法如下：

[characters]

其中，characters 是一组用逗号隔开的字符，比如：

[AaEeIiOoUu]

可以匹配所有的元音字母。

字符组中的连字符号 - 是用来表示字符的范围的，比如：

[0-9]

可以匹配所有的数字字符。

通配符

通配符是正则表达式中用来代表任意字符的特殊符号，它是子表达式。在正则表达式中，最常用的通配符是 .，它可以匹配任何字符。

限定符

限定符是正则表达式中用来限定匹配次数的特殊符号，它可以用来匹配零个或多个相同类型的字符。正则表达式中最常用的限定符是 *，可以匹配零个或多个前导字符，比如 a* 可以匹配空行、a、aa、aaa 等字符串。

边界锚定

边界锚定是指在正则表达式中用来匹配字符串开头和结尾的特殊符号，它用来确保一个正则表达式只匹配完整的字符串。常用的边界锚定符号包括：

• ^：匹配字符串开头
• $：匹配字符串结尾
• \b：匹配单词边界

在使用 str.contains() 方法进行过滤时，默认情况下，正则表达式匹配的是整个字符串，不需要使用边界锚定符号。如果需要匹配某一列中的子字符串，可以使用 (.*) 将匹配部分括起来，比如 df[df['column_name'].str.contains('(.*?)regex_pattern(.*)')]。

示例代码

以下是一个使用 str.contains() 方法按照某一列的值过滤行的示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'Name': ['John', 'Mary', 'Peter', 'Steve', 'Mike'], 
        'City': ['New York', 'Paris', 'Beijing', 'Shanghai', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照城市名称过滤行
filtered_df = df[df['City'].str.contains('York|Paris')]
print(filtered_df)

运行上述代码会输出如下结果：

   Name      City
0  John  New York
1  Mary     Paris

在这个示例代码中，我们创建了一个包含 Name 和 City 列的数据框，然后使用 str.contains() 方法过滤出了所有城市名称中包含 York 或 Paris 的行。

结论

在 Pandas 数据分析中，使用正则表达式过滤行是一种非常便捷的方法，它可以帮助我们快速定位数据集中的特定子集。在本文中，我们学习了使用 Pandas 中的 str.contains() 方法按照某一列的值进行正则表达式匹配的方法。我们还介绍了一些基本的正则表达式语法，希望读者能够掌握这些语法并在实际应用中灵活运用。