检查字符串是否在熊猫数据框中

我想看看数据框内的特定列中是否存在特定的字符串。

我遇到了错误

ValueError：系列的真值不明确。使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）。

import pandas as pd

BabyDataSet = [('Bob', 968), ('Jessica', 155), ('Mary', 77), ('John', 578), ('Mel', 973)]

a = pd.DataFrame(data=BabyDataSet, columns=['Names', 'Births'])

if a['Names'].str.contains('Mel'):
    print "Mel is there"

a['Names'].str.contains('Mel') 将返回大小为布尔值的指标向量 len(BabyDataSet)

因此，您可以使用

mel_count=a['Names'].str.contains('Mel').sum()
if mel_count>0:
    print ("There are {m} Mels".format(m=mel_count))

或者any()，如果您不在乎有多少条记录与您的查询匹配

if a['Names'].str.contains('Mel').any():
    print ("Mel is there")

你应该用 any()

In [98]: a['Names'].str.contains('Mel').any()
Out[98]: True

In [99]: if a['Names'].str.contains('Mel').any():
   ....:     print "Mel is there"
   ....:
Mel is there

a['Names'].str.contains('Mel') 给你一系列布尔值

In [100]: a['Names'].str.contains('Mel')
Out[100]:
0    False
1    False
2    False
3    False
4     True
Name: Names, dtype: bool

看来，OP的目的是找出字符串“ Mel”是否存在于特定列中，而不是包含在列中，因此不需要使用contains，而且效率不高。一个简单的等于就足够了：

(a['Names']=='Mel').any()

如果有可能需要搜索空字符串，

    a['Names'].str.contains('') 

将不起作用，因为它将始终返回True。

相反，使用

    if '' in a["Names"].values

以准确反映一个字符串是否在系列中，包括搜索空字符串的边缘情况。

我碰到过同样的问题，我曾经使用过：

if "Mel" in a["Names"].values:
    print("Yep")

但是此解决方案可能会比较慢，因为内部大熊猫会从系列中创建列表。

熊猫似乎建议df.to_numpy since其他方法仍然引发FutureWarning： https //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.to_numpy.html#pandas.DataFrame.to_numpy

因此，在这种情况下可行的替代方法是：

b=a['Names']
c = b.to_numpy().tolist()
if 'Mel' in c:
     print("Mel is in the dataframe column Names")

您应该检查代码行的值，例如添加检查其长度。

if(len(a['Names'].str.contains('Mel'))>0):
    print("Name Present")