查找 Pandas 系列包含包含字符的元素的索引

Question

示例：

import pandas as pd    
arr = pd.Series(['a',['a','b'],'c'])

我想获取系列包含包含 'a' 的元素所在位置的索引。所以我想取回索引 0 和 1。

我试过写

arr.str.contains('a')

但是这个returns

0     True
1      NaN
2    False
dtype: object

虽然我想要 return

0     True
1     True
2    False
dtype: object

Answer 1

使用 Series.str.join() 将单元格中的 lists/arrays 连接成一个字符串，然后使用 .str.contains('a'):

In [78]: arr.str.join(sep='~').str.contains('a')
Out[78]:
0     True
1     True
2    False
dtype: bool

Answer 2

使用 Series.apply 和 Python 的 in 关键字，它适用于列表和字符串

arr.apply(lambda x: 'a' in x)

如果您的 Series 中没有任何 NaN 值，这将正常工作，但如果有，您可以使用：

arr.apply(lambda x: 'a' in x if x is not np.nan else x)

这比使用 Series.str 快得多。

基准：

%%timeit
arr.str.join(sep='~').str.contains('a')

参加：249 µs ± 4.83 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

%%timeit
arr.apply(lambda x: 'a' in x)

需要：70.1 µs ± 1.68 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

%%timeit
arr.apply(lambda x: 'a' in x if x is not np.nan else x)

需要：69 µs ± 1.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)