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pandas的dataframe有一个很好用的函数applymap,它可以把某个函数应用到dataframe的每一个元素上,而且比常规的for循环去遍历每个元素要快很多。如下是相关代码:
import pandas as pd data = [["str","ewt","earw"],["agter","awetg","aeorgh"]] dataframe1 = pd.DataFrame(data=data,columns=["name1","name2","name3"]) print(dataframe1) bool_array = dataframe1.applymap(lambda x:"w" in x) out_array = dataframe1[bool_array] print(out_array) >> name1 name2 name3 0 str ewt earw 1 agter awetg aeorgh name1 name2 name3 0 NaN ewt earw 1 NaN awetg NaN
代码中,bool_array为一个逻辑矩阵,满足条件元素的位置为true,否则为false。然后通过逻辑矩阵去索引dataframe1,就可以得出满足条件的元素。
方法二:
第一种方法是一次性遍历每个元素,这样不好分column去处理,那换一种方式可以每次遍历一列
#接上面代码 file_columns = dataframe1.columns.tolist() for column in file_columns: bool_index = dataframe1[column].str.contains("w") filter_data = dataframe1[column][bool_index] print(filter_data) >> Series([], Name: name1, dtype: object) 0 ewt 1 awetg Name: name2, dtype: object 0 earw Name: name3, dtype: object
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