如何 select 包含给定位置内特定子字符串的行 - python

Question

我正在使用如下所示的大型数据框：

     id      time1      time2   data    
0   id1   06:24:00   06:24:00      A
1   id2   07:24:00   07:24:00      A
2   id3   08:24:00   08:24:00      B

我想 select 所有具有 time1 and/or time2 的行 23:xx:yy 格式。

我尝试使用以下代码，但它非常慢，所以我正在寻找更高效的代码：

list_ = list()

for idx in df.index:
    if ('23' in df.time1[:2]) | ('23' in df.time2[:2]):
        list_.append(df.loc[df.index == idx])  ###--- Here I wanted to get a list of indexes so I could do a simple df.loc[] afterward

我也尝试了以下代码，但都出现了错误：

df.loc[df.time1[:2] == '23']
df.loc['23' in df.time1[:2]]
df[df.time1[:2].str.contains('23')]

> IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match

有什么办法可以做到吗？任何帮助将不胜感激。

Answer 1

使用 Series.str.startswith 和 | 用于按位 OR 或 & 用于按位 AND:

df[df.time1.str.startswith('23') | df.time2.str.startswith('23')]

如果要比较字符串的前 2 个值，请添加 str[:2] 进行索引：

df[df.time1.str[:2].eq('23') | df.time2.str[:2].eq('23')]

Answer 2

要添加到 jezrael 答案，如果列数据是 Datetime，你可以这样做

df[(df.time1.dt.hour == 23)|(df.time2.dt.hour == 23)]

如何 select 包含给定位置内特定子字符串的行 - python

How to select rows containing a specific substring within a given position - python

python

substring

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