pandas 包含正则表达式
pandas contains regex
我想匹配所有以 978 数字开头的单元格。但是下面的代码也匹配 397854 或 nan。
an_transaction_product["kniha"] = np.where(an_transaction_product["zbozi_ean"].str.contains('^978', regex=True) , 1, 0)
请问我做错了什么？
这不起作用，因为 .str.contains 将检查正则表达式是否出现在字符串中的 任何地方。
如果您坚持使用正则表达式，.str.match 会如您所愿。
但对于这个简单的案例 .str.startswith("978") 更清楚。
除了正则表达式，您还可以使用 .loc 来查找以“978”开头的单元格。下面的代码会将 1 分配给列 'A' 中的此类单元格，例如：
df.loc[df['A'].astype(str).str[:3]=='978', 'A'] = 1
注意：astype(str)将数字转换为字符串，然后str[:3]获取前3个字符，然后与'978'进行比较。
我想匹配所有以 978 数字开头的单元格。但是下面的代码也匹配 397854 或 nan。
an_transaction_product["kniha"] = np.where(an_transaction_product["zbozi_ean"].str.contains('^978', regex=True) , 1, 0)
请问我做错了什么？
这不起作用，因为 .str.contains 将检查正则表达式是否出现在字符串中的 任何地方。
如果您坚持使用正则表达式，.str.match 会如您所愿。
但对于这个简单的案例 .str.startswith("978") 更清楚。
除了正则表达式，您还可以使用 .loc 来查找以“978”开头的单元格。下面的代码会将 1 分配给列 'A' 中的此类单元格，例如：
df.loc[df['A'].astype(str).str[:3]=='978', 'A'] = 1
注意：astype(str)将数字转换为字符串，然后str[:3]获取前3个字符，然后与'978'进行比较。