在多列中查找字符串？

我有一个包含 3 列 tel1、tel2、tel3 的数据框 我想保留一列或多列中包含特定值的行：

例如，我想保留列 tel1 和 tel2 或 tel3 以“06”开头的行

我怎样才能做到这一点 ？ 谢谢

让我们用这个df作为示例数据框：

In [54]: df = pd.DataFrame({'tel{}'.format(j): 
                            ['{:02d}'.format(i+j) 
                             for i in range(10)] for j in range(3)})

In [71]: df
Out[71]: 
  tel0 tel1 tel2
0   00   01   02
1   01   02   03
2   02   03   04
3   03   04   05
4   04   05   06
5   05   06   07
6   06   07   08
7   07   08   09
8   08   09   10
9   09   10   11

您可以找到其中的值df['tel0']以。。开始'06' using StringMethods.startswith:

In [72]: df['tel0'].str.startswith('06')
Out[72]: 
0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False
6     True
7    False
8    False
9    False
Name: tel0, dtype: bool

要将两个布尔系列与逻辑或组合起来，请使用|:

In [73]: df['tel0'].str.startswith('06') | df['tel1'].str.startswith('06')
Out[73]: 
0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5     True
6     True
7    False
8    False
9    False
dtype: bool

或者，如果您想使用逻辑或组合布尔系列列表，您可以使用reduce:

In [79]: import functools
In [80]: import numpy as np
In [80]: mask = functools.reduce(np.logical_or, [df['tel{}'.format(i)].str.startswith('06') for i in range(3)])

In [81]: mask
Out[81]: 
0    False
1    False
2    False
3    False
4     True
5     True
6     True
7    False
8    False
9    False
Name: tel0, dtype: bool

一旦你有了布尔值mask，您可以使用选择关联的行df.loc:

In [75]: df.loc[mask]
Out[75]: 
  tel0 tel1 tel2
4   04   05   06
5   05   06   07
6   06   07   08

注意还有很多其他的向量化 str 方法除了开始。 你可能会发现str.contains对于查找哪些行很有用contain一个字符串。注意str.contains默认情况下将其参数解释为正则表达式模式：

In [85]: df['tel0'].str.contains(r'6|7')
Out[85]: 
0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
5    False
6     True
7     True
8    False
9    False
Name: tel0, dtype: bool