gấu trúc lựa chọn tuyệt vời Dataframe sử dụng startswith

Question

này hoạt động (sử dụng Pandas 12 dev)

table2=table[table['SUBDIVISION'] =='INVERNESS'] 

Sau đó, tôi nhận ra tôi cần phải chọn lĩnh vực này sử dụng "bắt đầu với" Kể từ khi tôi đã mất tích một bó. Vì vậy, theo các Pandas doc như gần như tôi có thể làm theo tôi đã cố gắng

criteria = table['SUBDIVISION'].map(lambda x: x.startswith('INVERNESS')) 
table2 = table[criteria] 

Và có AttributeError: 'phao' đối tượng không có thuộc tính 'startswith'

Vì vậy, tôi đã cố gắng một cú pháp thay thế với cùng kết quả

table[[x.startswith('INVERNESS') for x in table['SUBDIVISION']]] 

Reference http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#boolean-indexing Phần 4: Danh sách comprehensions và phương pháp bản đồ của Dòng cũng có thể được sử dụng để sản xuất các tiêu chí phức tạp hơn:

Tôi đang thiếu gì?

Answer 1

Bạn có thể sử dụng phương pháp str.startswith DataFrame để cho kết quả ổn định hơn:

In [11]: s = pd.Series(['a', 'ab', 'c', 11, np.nan]) 

In [12]: s 
Out[12]: 
0  a 
1  ab 
2  c 
3  11 
4 NaN 
dtype: object 

In [13]: s.str.startswith('a', na=False) 
Out[13]: 
0  True 
1  True 
2 False 
3 False 
4 False 
dtype: bool 

và việc lập chỉ mục boolean sẽ chỉ làm việc tốt (Tôi thích sử dụng loc, nhưng nó hoạt động giống như nhau không có):

In [14]: s.loc[s.str.startswith('a', na=False)] 
Out[14]: 
0  a 
1 ab 
dtype: object 

.

Có vẻ ít nhất một trong các yếu tố của bạn trong Series/cột là một phao, mà không có một phương pháp startswith do đó AttributeError, danh sách hiểu biết nên nâng những lỗi tương tự ...