我需要从 Pandas 数据帧索引中过滤包含字符串模式的行。
我找到了以下示例:How to filter rows containing a string pattern from a Pandas dataframe其中使用 df[df["col"].str.contains()] 过滤数据帧，这在示例中效果很好。
df = pd.DataFrame({'vals': [1, 2, 3, 4], 'ids': [u'aball', u'bball', u'cnut', u'fball']})
在示例中，如果我将“ids”列复制到索引，我可以使用 df.index.str.contains("ball")，这也能正常工作。
但是，当我在我的数据框中使用 df.index.str.contains("Example") 时，它不起作用。
我认为它不起作用，因为在我的数据框中返回的值不是 array([ True, False ... , True], dtype=bool)，而是一个Index([True, False ... , True], dtype='object', length = 667)。
如何重新编写我的代码以使其正常工作？
我没有粘贴我的数据框，因为我是从一个大的 Excel 表中读取它的。
谢谢!
最佳答案
你应该确保你的索引是一个字符串。下面的示例会产生错误。
# Test data
df = DataFrame([1,2,3,4], index=['foo', 'foo1', 'foo2', 1], columns=['value'])
df[df.index.str.contains('foo')]
将索引转换为str可以获得预期的结果。
df.index = df.index.astype('str')
df[df.index.str.contains('foo')]
value
foo 1
foo1 2
foo2 3
关于python - 从 Pandas 数据帧索引中过滤包含字符串模式的行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38943008/