提问人：edge-case 提问时间：1/19/2017 最后编辑：edge-case 更新时间：1/19/2017 访问量：3052
根据列中的子字符串 A 或 B 从数据帧中选择行
Select rows from dataframe based on substring A or B in a column
问：
对不起，我需要编辑我的问题，因为我实际上正在寻找具有多个字符的子字符串。建议的答案很好，但主要适用于一个字符串。
import panda as pd
test = pd.DataFrame({'A': 'ju1 j4 abjul boy noc s1 asep'.split(),
'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]})
print(test)
A B
0 ju1 1
1 j4 2
2 abjul 3
3 boy 4
4 noc 5
5 s1 6
6 asep 7
我知道我可以选择所有包含“ju”的行
subset = test[test['A'].str.contains('ju')]
print(subset)
A B
0 ju1 1
1 abjul 3
有没有一种优雅的方法来选择所有包含“ju”或“as”的行？
这工作原理如下，还有其他方法也有效吗？
ju = test.A.str.contains('ju')
as = test.A.str.contains('as')
subset = test[ju | as]
答：
1赞
piRSquared
1/19/2017
#1
选项 1
尝试使用str.match
test[test.A.str.match('.*[js].*')]
选项 2
操作set
s = test.A.apply(set)
test[s.sub(set(list('js'))).lt(s)]
选项 3 广播
操作setnumpy
s = test.A.apply(set)
test[(~(np.array([[set(['j'])], [set(['s'])]]) - s.values).astype(bool)).any(0)]
选项 4
单独的条件
cond_j = test.A.str.contains('j')
cond_s = test.A.str.contains('s')
test[cond_j | cond_s]
所有产量
A B
0 j1 1
1 j4 2
2 abjul 3
5 s1 6
6 asep 7
时间测试
3赞
MaxU - stand with Ukraine
1/19/2017
#2
In [13]: test.loc[test.A.str.contains(r'[js]')]
Out[13]:
A B
0 j1 1
1 j4 2
2 abjul 3
5 s1 6
6 asep 7
评论
test[test['A'].str.contains('[js]+')]