python - Pandas 使用startswith从Dataframe中选择

Question

这可行(使用 Pandas 12 开发版)

table2=table[table['SUBDIVISION'] =='INVERNESS']

然后我意识到我需要使用“开始于”来选择字段，因为我错过了一堆。 因此，根据 Pandas 文档，我尽我所能地尝试了

criteria = table['SUBDIVISION'].map(lambda x: x.startswith('INVERNESS'))
table2 = table[criteria]

得到 AttributeError: 'float' object has no attribute 'startswith'

所以我尝试了另一种结果相同的语法

table[[x.startswith('INVERNESS') for x in table['SUBDIVISION']]]

引用 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#boolean-indexing 第 4 节:Series 的列表推导和 map 方法也可用于生成更复杂的标准:

我错过了什么？

Answer 1

您可以使用 str.startswith DataFrame 方法提供更一致的结果:

In [11]: s = pd.Series(['a', 'ab', 'c', 11, np.nan])

In [12]: s
Out[12]:
0      a
1     ab
2      c
3     11
4    NaN
dtype: object

In [13]: s.str.startswith('a', na=False)
Out[13]:
0     True
1     True
2    False
3    False
4    False
dtype: bool

并且 bool 索引可以正常工作(我更喜欢使用 loc，但不使用它也一样):

In [14]: s.loc[s.str.startswith('a', na=False)]
Out[14]:
0     a
1    ab
dtype: object

.

看起来系列/列中至少有一个元素是 float ，它没有startswith方法，因此出现AttributeError，列表推导应该引发相同的错误......