潘达斯Python|在特定位置包含特定值

bsxbgnwa 于 2023-03-11 发布在 Python

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我尝试只选择列“Cuenta”中第三和第四个位置包含“05”的行，例如：510503时，510506时
| 阿尼奥|佩里奥多|昆塔|
| - ------|- ------|- ------|
| 二○二三|1个|小行星51050|
| 二○二三|第二章|小行星510539|
| 二○二三|1个|小行星7435|
| 二○二三|第二章|小行星7445|
| 二○二三|六个|小行星51050|
| 二○二三|七|小行星510506|
| 二○二三|七|小行星5235|
| 二○二三|七|小行星5235|
| 二○二三|七|小行星5215|
我用这个代码：

pattern=r'..05*' 

df[df['Cuenta'].str.contains(pattern)]

但是它不起作用，我怎么能做呢？

python

来源：https://stackoverflow.com/questions/75700684/pandas-python-contain-specific-value-in-specific-position

3条答案

按热度按时间

bxpogfeg1#

你必须改变你的模式：

pattern = '^..05'  # ^ means from the begin string

>>> df['Cuenta'].astype(str).str.contains(pattern)
0     True
1     True
2    False
3    False
4     True
5     True
6    False
7    False
8    False
Name: Cuenta, dtype: bool

赞(0）回复(0）举报 2023-03-11

ltskdhd12#

或者像这样：

df[df['Cuenta'].astype(str).str[2:4] == '05']

输出：

Año  Periodo    Cuenta
0  2023        1  51050300
1  2023        2  51053900
4  2023        6  51050300
5  2023        7  51050600

赞(0）回复(0）举报 2023-03-11

aiqt4smr3#

有趣的是，假设一个整型列，算术解为：

m = df['Cuenta'].floordiv(10**(np.ceil(np.log10(df['Cuenta'])-1)-3)).mod(100).eq(5)
out = df.loc[m]

或者，如果位数是固定的：

m = df['Cuenta']//10000%100 == 5

工作原理：

df.assign(n_digits=np.ceil(np.log10(df['Cuenta'])-1)+1,
          first_4=lambda d: d['Cuenta'].floordiv(10**(d['n_digits']-4)),
          digits_3_4=lambda d: d['first_4'].mod(100)
         )

    Año  Periodo    Cuenta  n_digits  first_4  digits_3_4
0  2023        1  51050300       8.0   5105.0         5.0
1  2023        2  51053900       8.0   5105.0         5.0
2  2023        1  74359570       8.0   7435.0        35.0
3  2023        2  74452500       8.0   7445.0        45.0
4  2023        6  51050300       8.0   5105.0         5.0
5  2023        7  51050600       8.0   5105.0         5.0
6  2023        7  52351005       8.0   5235.0        35.0
7  2023        7  52353505       8.0   5235.0        35.0
8  2023        7  52159500       8.0   5215.0        15.0
9  2024        8     12051       5.0   1205.0         5.0

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