用str.contains忽略NaN

Question

我想找到包含字符串的行,如下所示:

DF[DF.col.str.contains("foo")]

但是,这会失败,因为有些元素是NaN:

ValueError:无法使用包含NA/NaN值的向量进行索引

所以我诉诸混淆

DF[DF.col.notnull()][DF.col.dropna().str.contains("foo")]

有没有更好的办法？

Answer 1

有一个标志:

In [11]: df = pd.DataFrame([["foo1"], ["foo2"], ["bar"], [np.nan]], columns=['a'])

In [12]: df.a.str.contains("foo")
Out[12]:
0     True
1     True
2    False
3      NaN
Name: a, dtype: object

In [13]: df.a.str.contains("foo", na=False)
Out[13]:
0     True
1     True
2    False
3    False
Name: a, dtype: bool

查看str.replace文档:

na:默认NaN,缺失值的填充值.

所以你可以做到以下几点:

In [21]: df.loc[df.a.str.contains("foo", na=False)]
Out[21]:
      a
0  foo1
1  foo2

Answer 2

df[df.col.str.contains("foo").fillna(False)]

Answer 3

除了上面的答案,我会说对于没有单个单词名称的列,你可以使用: -

df[df['Product ID'].str.contains("foo") == True]

希望这可以帮助.