我有一个pandas数据框,其中包含一个带有9个字符串的列。我想在数据框中找到与该字符串中9个字符中的前3个匹配的行
我当前的解决方案在dataframe中创建一个新列,该列只对字符串的前3个字符进行切片,但我希望在不创建新列的情况下解决这个问题(因为我以后必须删除它)。如果可以的话,我通常不愿意改变数据帧
例如:
import pandas as pd
# sample dataframe:
cid=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
strings=[
'tncduuqcr',
'xqjfykalt',
'arzouazgz',
'tncknojbi',
'xqjgfcekh',
'arzupnzrx',
'tncfjxyox',
'xqjeboxdn',
'arzphbdcs',
'tnctnfoyi',
]
df=pd.DataFrame(list(zip(cid,strings)),columns=['cid','strings'])
# This is the step I would like to avoid doing:
df['short_strings']=df['strings'].str[0:3]
out_dict={}
for x in df['short_strings'].unique():
df2=df[df['short_strings']==x]
out_dict[x]=df2
# the separate dataframes:
for x in out_dict.keys():
print(out_dict[x])
输出:
cid strings short_strings
0 1 tncduuqcr tnc
3 4 tncknojbi tnc
6 7 tncfjxyox tnc
9 10 tnctnfoyi tnc
cid strings short_strings
1 2 xqjfykalt xqj
4 5 xqjgfcekh xqj
7 8 xqjeboxdn xqj
cid strings short_strings
2 3 arzouazgz arz
5 6 arzupnzrx arz
8 9 arzphbdcs arz
我尝试过简单地比较==df['strings'].str[0:3]
,但这似乎不起作用
对于这种类型的操作,我们使用^{} +^{} ,这里使用
Series.unique
的索引速度较慢:输出
相关问题 更多 >
编程相关推荐