熊貓數據框 - 選擇具有WildCards的行

Question

我是python的新手。我的問題隱藏了一下。如果單元格中的任何字符串與特定的通配符規則相匹配，我想從dataFrame中選擇一行。讓我們假設這個例子：

表到屏幕：

df=pd.DataFrame({'Column':[ 
    'select rows in pandas DataFrame using comparisons against two columns', 
    'select rows from a DataFrame based on values in a column in pandas', 
    'use a list of values to select rows from a pandas dataframe', 
    'selecting columns from a pandas dataframe based on row conditions', 
    'select particular columns from inside groups in pandas dataframe']}) 

    Column 
0 select rows in pandas DataFrame using comparisons against two columns 
1 select rows from a DataFrame based on values in a column in pandas 
2 use a list of values to select rows from a pandas dataframe 
3 selecting columns from a pandas dataframe based on row conditions 
4 select particular columns from inside groups in pandas dataframe 

規則：

Rules=pd.DataFrame({'SearchTerms':['*select*DataFrame*row*','*select*dataframe*row*']}) 

    SearchTerms 
0 *select*DataFrame*row* 
1 *select*dataframe*row* 

結果：

Column 
0 select rows in pandas DataFrame using comparisons against two columns 
1 select rows from a DataFrame based on values in a column in pandas 
2 use a list of values to select rows from a pandas dataframe 

我試圖用多個語句一樣，使用的fnmatch：

import fnmatch 
selection=[] 
for row in df['Column']: 
    selection.append(fnmatch.fnmatch(row,Rules[0])|fnmatch.fnmatch(row,Rules[1])) 

問題

如何選擇行從數據框中使用通配符聲明的變量是多少？

生活布萊恩無處可去。來人幫幫我！！！ ）

由於提前，

Answer 1

解 「通配符」：

數據：

In [53]: df 
Out[53]: 
                    Column 
0 select rows in pandas DataFrame using comparisons against two columns 
1  select rows from a DataFrame based on values in a column in pandas 
2   use a list of values to select rows from a pandas dataframe 
3  selecting columns from a pandas dataframe based on row conditions 
4  select particular columns from inside groups in pandas dataframe 

In [54]: Rules 
Out[54]: 
       SearchTerms 
0 *select*DataFrame*row* 
1 *select*dataframe*row* 

解決方案：

In [55]: pat = Rules.SearchTerms.str.replace('\*', r'.*').str.cat(sep='|') 

In [56]: df[df.Column.str.contains(pat, flags=re.I)] 
Out[56]: 
                   Column 
3 selecting columns from a pandas dataframe based on row conditions 

生成正則表達式模式：

In [64]: pat 
Out[64]: '.*select.*DataFrame.*row.*|.*select.*dataframe.*row.*' 

Answer 2

我想你可能會在熊貓中使用內置的字符串匹配函數獲得更好的成功。如果您有一個pandas Series對象（一個DataFrame列是一個Series對象），它是一個字符串集合，您可以撥打.str.<method>。有很多可用的字符串方法，但在這種情況下，您可以使用.str.match(...)或.str.contains(...)。

這兩種方法都接受正則表達式語句。這意味着將您的通配符表達式更改爲regEx。

df[df.Column.str.match('select|DataFrame|row', case=False)] 

              Column 
0 select rows in pandas DataFrame using comparis... 
1 select rows from a DataFrame based on values i... 
3 selecting columns from a pandas dataframe base... 
4 select particular columns from inside groups i...