정규식으로 팬더의 행을 필터링하는 방법

정규식으로 팬더의 행을 필터링하는 방법

---

열 중 하나에서 정규 표현식을 사용하여 데이터 프레임을 깨끗하게 필터링하고 싶습니다.

고안된 예 :

In [210]: foo = pd.DataFrame({'a' : [1,2,3,4], 'b' : ['hi', 'foo', 'fat', 'cat']})
In [211]: foo
Out[211]: 
   a    b
0  1   hi
1  2  foo
2  3  fat
3  4  cat

f정규식 을 사용하여 시작하는 행을 필터링하고 싶습니다 . 먼저 가십시오 :

In [213]: foo.b.str.match('f.*')
Out[213]: 
0    []
1    ()
2    ()
3    []

그다지 유용하지 않습니다. 그러나 이것은 내 부울 인덱스를 얻습니다.

In [226]: foo.b.str.match('(f.*)').str.len() > 0
Out[226]: 
0    False
1     True
2     True
3    False
Name: b

그래서 나는 다음과 같이 제한을 할 수 있습니다.

In [229]: foo[foo.b.str.match('(f.*)').str.len() > 0]
Out[229]: 
   a    b
1  2  foo
2  3  fat

그래도 인위적으로 정규식에 그룹을 넣을 수 있으며 깨끗한 방법이 아닌 것 같습니다. 더 좋은 방법이 있습니까?

---

사용은 포함 대신 :

In [10]: df.b.str.contains('^f')
Out[10]: 
0    False
1     True
2     True
3    False
Name: b, dtype: bool

---

데이터 프레임을 사용한 다중 열 검색 :

frame[frame.filename.str.match('*.'+MetaData+'.*') & frame.file_path.str.match('C:\test\test.txt')]

---

문자열 처리 기능이 이미 있습니다 Series.str.startswith(). 당신은 시도해야합니다 foo[foo.b.str.startswith('f')].

결과:

    a   b
1   2   foo
2   3   fat

나는 당신이 기대하는 것을 생각합니다.

또는 regex 옵션과 함께 contains를 사용할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

foo[foo.b.str.contains('oo', regex= True, na=False)]

결과:

    a   b
1   2   foo

na=False nan, null 등의 값이있는 경우 오류를 방지하는 것입니다.

---

This may be a bit late, but this is now easier to do in Pandas. You can call match with as_indexer=True to get boolean results. This is documented (along with the difference between match and contains) here.

---

Thanks for the great answer @user3136169, here is an example of how that might be done also removing NoneType values.

def regex_filter(val):
    if val:
        mo = re.search(regex,val)
        if mo:
            return True
        else:
            return False
    else:
        return False

df_filtered = df[df['col'].apply(regex_filter)]

---

Write a Boolean function that checks the regex and use apply on the column

foo[foo['b'].apply(regex_function)]

---

Using str slice

foo[foo.b.str[0]=='f']
Out[18]: 
   a    b
1  2  foo
2  3  fat

참고URL : https://stackoverflow.com/questions/15325182/how-to-filter-rows-in-pandas-by-regex