Как использовать метод pandas string contains для легкого поиска?

[

Как проверить, содержит ли строка в Python подстроку

Если вам нужно проверить, содержит ли строка подстроку, используйте оператор принадлежности in в Python. Вот рекомендуемый способ подтвердить наличие подстроки в строке на Python:

raw_file_content = """Привет и добро пожаловать.
Это особый скрытый файл с СЕКРЕТНЫМ секретом.
Я не хочу рассказывать тебе Секрет,
но я хочу тайно сказать тебе, что у меня есть один."""

"secret" in raw_file_content

Оператор in дает вам быстрый и удобочитаемый способ проверить, содержится ли подстрока в строке. Вы можете заметить, что этот код практически читается как на английском языке.

Если вы хотите проверить, что подстрока не содержится в строке, вы можете использовать not in:

"secret" not in raw_file_content

Так как подстрока "secret" содержится в raw_file_content, оператор not in возвращает False.

Когда вы используете in, вы получаете логическое значение:

True, если Python нашел подстроку
False, если Python не нашел подстроку

Вы можете использовать этот интуитивно понятный синтаксис в условных выражениях для принятия решений в вашем коде:

if "secret" in raw_file_content:
    print("Найдено!")

В этом коде вы используете оператор принадлежности, чтобы проверить, является ли "secret" подстрокой raw_file_content. Если да, то вы выведете сообщение на терминал.

Вы также можете обобщить проверку, удалив чувствительность к регистру. Для этого вы можете применить метод lower() к обеим строкам и затем использовать оператор in. Это позволит вам проверить, содержит ли строка подстроку в независимости от регистра букв.

if "secret" in raw_file_content.lower():
    print("Найдено без учета регистра!")

Как вы можете видеть, этот код сначала приводит обе строки к нижнему регистру с помощью метода lower(), а затем использует оператор in для проверки наличия подстроки. Если подстрока без учета регистра найдена, вы выведете сообщение.

Узнайте больше о подстроке

Если вам нужно получить более подробную информацию о подстроке, вы можете использовать следующие методы:

find(): возвращает индекс первого вхождения подстроки в строку или -1, если подстрока не найдена.
rfind(): возвращает индекс последнего вхождения подстроки в строку или -1, если подстрока не найдена.
index(): возвращает индекс первого вхождения подстроки в строку или вызывает исключение ValueError, если подстрока не найдена.
rindex(): возвращает индекс последнего вхождения подстроки в строку или вызывает исключение ValueError, если подстрока не найдена.
startswith(): возвращает True, если строка начинается с указанной подстроки, и False в противном случае.
endswith(): возвращает True, если строка заканчивается на указанную подстроку, и False в противном случае.

s = "Hello, World!"

print(s.find("lo"))       # 3
print(s.rfind("o"))       # 8
print(s.index("o"))       # 4
print(s.rindex("o"))      # 8
print(s.startswith("Hello"))   # True
print(s.endswith("World!"))    # True

Обратите внимание, что методы find() и rfind() возвращают индекс первого и последнего вхождения подстроки соответственно. Если подстрока не найдена, они возвращают -1.

Методы index() и rindex() работают аналогично, но вместо возврата -1 они вызывают исключение ValueError.

Используйте эти методы в зависимости от ваших задач и требований.

Поиск подстроки с использованием регулярных выражений

Если у вас более сложное условие для поиска подстроки, вы можете использовать регулярные выражения. В Python для этого есть модуль re. Ниже приведен пример использования регулярного выражения re.search() для поиска подстроки, начинающейся с “Hello” и заканчивающейся на “World!“.

import re

s = "Hello, World!"

match = re.search(r"Hello.*World!", s)
if match:
    print("Подстрока найдена!")

В этом примере использован метод re.search(), который ищет первое вхождение подстроки, соответствующей заданному шаблону регулярного выражения. Если подстрока найдена, то выводится сообщение.

Вы должны импортировать модуль re перед использованием регулярных выражений в Python.

Поиск подстроки в столбце pandas DataFrame

Если вам нужно искать подстроку в столбце pandas DataFrame, вы можете использовать метод contains().

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Emily', 'David'],
        'Age': [25, 32, 18, 42, 28],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Boston', 'San Francisco']}
df = pd.DataFrame(data)

# Поиск подстроки в столбце "Name"
substring = "Jo"
filtered_df = df[df['Name'].str.contains(substring)]
print(filtered_df)

В этом примере использован метод contains(), который проверяет, содержит ли значение столбца указанную подстроку. Если значение столбца содержит подстроку, соответствующую условию, то соответствующая строка будет включена в результат.

Основной целью этого метода является фильтрация строк в DataFrame на основе условий, связанных с подстрокой в столбце.

Выводы

В этой статье вы узнали, как проверить, содержит ли строка подстроку в Python. Мы рассмотрели использование оператора принадлежности in и рассмотрели различные методы, которые помогают более детально анализировать подстроки. Также мы рассмотрели, как искать подстроки в столбцах pandas DataFrame.

Помните, что выбор конкретного метода зависит от ваших потребностей и требований. Используйте подход, который наиболее удобен для вашего конкретного случая.