Pandas - pandas查询中类似于str.contains()的等效方法

Question

使用以下条件进行子集创建数据框

subset_df = df_eq.loc[(df_eq['place'].str.contains('Chile')) & (df_eq['mag'] > 7.5),['time','latitude','longitude','mag','place']]

想使用Pandas中的query()函数复制上述子集。但不确定如何在Pandas query中复制str.contains()等价物。query中的"like"似乎无法正常工作。

想在 Pandas 的 query() 函数中用类似 str.contains() 的方式筛选子集，但是不确定如何实现。用 query() 中的 "like" 似乎不能达到同样的效果。

query_df = df_eq[['time','latitude','longitude','mag','place']].query('place like \'%Chile\' and mag > 7.5')

place like '%Chile'and mag >7.5 
            ^
SyntaxError: invalid syntax

任何帮助都将不胜感激

- raul

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我在这里试图寻找答案，但你可能可以使用Python的in运算符，如果你设置engine='python'。如果它能够工作，那么很可能会得到一个相当低效的查询（通常pandas尝试使用numexpr来加速查询，但是numexpr不支持in运算符...）。 - mgilson

据我所知，Pandas的query()方法中尚未实现SQL的like运算符，因此您无法使用query()方法来执行此操作。 - MaxU - stand with Ukraine

感谢您的评论。是的，像运算符不在那里，所以解决方法仍然是使用str.contains()。 - raul

来自智利的问候，我想知道为什么在这种情况下你使用.iloc，以下内容应该足够了df_eq[(df_eq['place'].str.contains('Chile')) & (df_eq['mag'] > 7.5)][['time','latitude','longitude','mag','place']]。 - rpanai

Answer 1

目前，我可以通过在查询中使用engine='python'参数并使用str.contains来实现此操作。

应该可以这样做：

query_df = df_eq[['time', 'latitude', 'longitude', 'mag', 'place']].query(
    "place.str.contains('Chile') and mag > 7.5", engine="python")

- petobens

Answer 2

我认为这里的情况是您无法在pandas方法query中使用str.contains方法。您可以创建掩码，并使用at符号（@）从query中引用该掩码。尝试这样做：

my_mask = df_eq["feature"].str.contains('my_word')
df_eq.query("@my_mask")

- Gustavo Vera Velasco

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适用于在我的 my_mask 命令中进行代码完成，但不适用于在我的 jupyter-lab 中的查询字符串。 - Justislav Bogevolnov

Answer 3

在pandas 1.0.0中，使用str.contains这个语法适用于我：

df.query("columnA == 'foo' and columnB.str.contains('bar')")

- eddygeek

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检查是否安装了“numexpr”模块。如果没有，则使用默认的“python”引擎，其中str.contains是有效表达式。 - ARA1307