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4.7 查找位置与数据的查找判断

1、查找位置

s.str.find(sub,start=0,end=none)

s.str.index(sub,start=0,end=none)

sub ：正在查找的子字符串

start ：查找的起始位置

end ：查找的结果位置

import pandas as pd

s=pd.Series([ "张三48李四97","王麻子32王五96","韩四99lily97" ])

t=s.str.find( "9" , start = 5 )

print (t)

返回：

dtype: int64

2、数据的查找判断

如果需要判断Series数据中是否有指定的字符，条件成立返回True，否则返回False，

（1）判断是否包含指定字符串用contains()函数，区分大小写，支持正则表达式，结构如下

pat ：字符串或正则表达式

case ：如果为True，则区分大小写，如果为False，则不区分

flags ：re模块中的标志

na ：缺失值的处理

regex ：是否将pat参数视为正则表达式，True视为正则表达式，False视为普通字符。

import pandas as pd

s=pd.Series([ "123abc","123ABC","Abd1253" ])

t1=s.str.contains( "123" , True )

t2=s.str.contains( "abc" , case = False )

print (t1)

print (t2)

返回：

dtype: bool

dtype: bool

（2）用match()函数从头开始查找，区分大小写，支持正则表达式，结构如下

Pat ：字符串或正则表达式

Case ：如果为True，则区分大小写，如果为False，则不区分

flags ：re模块中的标志

Na ：缺失值的处理

import pandas as pd

s=pd.Series([ "123abc","123ABC","Abd1253" ,pd.NA])

t1=s.str.match( "123" , True )

t2=s.str.match( "\D+" ) # 可以用正则表达式

print (t1)

print (t2)

返回：

dtype: object

dtype: object

3、数据的查找应用

s.str.findall()函数：针对Series中的字符串做匹配，

re.findall()函数：对单独的字符串作匹配

import pandas as pd

test= "abc123de4fgdkl98ss"

s=pd.Series([ "123abc","123ABC","Abd1253" ,pd.NA])

t1=re.findall( "\d+" ,test)

t2=s.str.findall( "^\d+" ) # 可以用正则表达式

print (t1)

print (t2)

返回：

['123', '4', '98']

dtype: object

4、数据的查找应用实例

#统计每月成绩含有大于100的科目，如有，则达标

import pandas as pd,numpy as np

df=pd.read_excel(r "D:\Pyobject2023\object\测试\素材\测试素材.查找实例应用.xlsx" )

print (df)

df[ "是否达标" ]=df.iloc[:, 1 :].apply( lambda s:np.where (np.all(s.str.contains( "\d{3,}" )), "YES","NO" ), axis = 1 )

df1=df.iloc[:, 1 :].apply( lambda s:np.where (s.str.contains( "\d{3,}" ), "YES","NO" ), axis = 1 )

print (df)

print (df1)

# np.all判断整行Series

dtype: object