¿Cómo probar si una cadena contiene una de las subcadenas de una lista? [duplicar]
Esta pregunta ya tiene una respuesta aquí:
¿Hay alguna función que sea equivalente a una combinación de df.isin() y df[col].str.contains()?
Por ejemplo, digamos que tengo la serie
s = pd.Series(['cat','hat','dog','fog','pet']), y quiero saber todos los lugares donde s contiene cualquiera de ['og', 'at'], me gustaría obtener todo menos mascotas.
Tengo una solución, pero es bastante poco elegante:
searchfor = ['og', 'at']
found = [s.str.contains(x) for x in searchfor]
result = pd.DataFrame[found]
result.any()
¿Hay una mejor manera de hacer esto?
2 answers
Una opción es usar el carácter regex | para tratar de hacer coincidir cada una de las subcadenas en las palabras de su Serie s (aún usando str.contains).
Puede construir la expresión regular uniendo las palabras en searchfor con |:
>>> searchfor = ['og', 'at']
>>> s[s.str.contains('|'.join(searchfor))]
0 cat
1 hat
2 dog
3 fog
dtype: object
Como @AndyHayden señaló en los comentarios a continuación, tenga cuidado si sus subcadenas tienen caracteres especiales como $ y ^ que desea que coincidan literalmente. Estos caracteres tienen significados específicos en el contexto de expresiones regulares y afectará a la coincidencia.
Puede hacer que su lista de subcadenas sea más segura escapando caracteres no alfanuméricos con re.escape:
>>> import re
>>> matches = ['$money', 'x^y']
>>> safe_matches = [re.escape(m) for m in matches]
>>> safe_matches
['\\$money', 'x\\^y']
Las cadenas con en esta nueva lista coincidirán literalmente con cada carácter cuando se usen con str.contains.
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2017-02-28 20:42:50
Puedes usar str.contains solo con un patrón de expresiones regulares usando OR (|):
s[s.str.contains('og|at')]
O puede agregar la serie a un dataframe y luego usar str.contains:
df = pd.DataFrame(s)
df[s.str.contains('og|at')]
Salida:
0 cat
1 hat
2 dog
3 fog
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2014-10-26 21:33:30