pandas.Series.str.contains

Series.str.contains(pat, case=True, flags=0, na=nan, regex=True) [source]

Проверка, содержится ли шаблон или регулярное выражение в строке Series или Index.

Возвращает булеву Series или Index, в зависимости от того, содержится ли заданный шаблон или регулярное выражение в строке Series или Index.

Параметры:

pat : str Последовательность символов или регулярное выражение. case : bool, по умолчанию True Если True, регистрозависимая проверка. flags : int, по умолчанию 0 (без флагов) Флаги, передаваемые в модуль re, например, re.IGNORECASE. na : по умолчанию NaN Значение заполнения для пропущенных значений. regex : bool, по умолчанию True Если True, предполагается, что pat — это регулярное выражение. Если False, pat рассматривается как строка.

Возвращает:

Series или Index булевых значений Series или Index булевых значений, указывающих, содержится ли заданный шаблон в строке каждого элемента Series или Index.

См. также

match

аналогично, но более строго, опираясь на re.match вместо re.search

Примеры

Возвращает Series булевых значений, используя только литеральный шаблон.

>>> s1 = pd.Series(['Mouse', 'dog', 'house and parrot', '23', np.NaN])
>>> s1.str.contains('og', regex=False)
0    False
1     True
2    False
3    False
4      NaN
dtype: object

Возвращает Index булевых значений, используя только литеральный шаблон.

>>> ind = pd.Index(['Mouse', 'dog', 'house and parrot', '23.0', np.NaN])
>>> ind.str.contains('23', regex=False)
Index([False, False, False, True, nan], dtype='object')

Указание регистрозависимости с помощью case.

>>> s1.str.contains('oG', case=True, regex=True)
0    False
1    False
2    False
3    False
4      NaN
dtype: object

Указание na на False вместо NaN заменяет значения NaN на False. Если Series или Index не содержат значений NaN, результирующий тип данных будет bool, в противном случае — object тип данных.

>>> s1.str.contains('og', na=False, regex=True)
0    False
1     True
2    False
3    False
4    False
dtype: bool

Возвращает «house» и «parrot» в одной строке.

>>> s1.str.contains('house|parrot', regex=True)
0    False
1    False
2     True
3    False
4      NaN
dtype: object

Игнорирование регистрозависимости с помощью flags с регулярным выражением.

>>> import re
>>> s1.str.contains('PARROT', flags=re.IGNORECASE, regex=True)
0    False
1    False
2     True
3    False
4      NaN
dtype: object

Возвращение любой цифры с использованием регулярного выражения.

>>> s1.str.contains('\d', regex=True)
0    False
1    False
2    False
3     True
4      NaN
dtype: object

Обеспечить, что pat не является литеральным шаблоном, когда regex установлено в True. Обратите внимание, что в следующем примере можно ожидать, что только s2[1] и s2[3] вернут True. Однако «.0» в качестве регулярного выражения соответствует любому символу, за которым следует 0.

>>> s2 = pd.Series(['40','40.0','41','41.0','35'])
>>> s2.str.contains('.0', regex=True)
0     True
1     True
2    False
3     True
4    False
dtype: bool