在熊猫中搜索字符串值

我正在尝试搜索熊猫数据框中的值。在熊猫中搜索字符串值

这是我的DF的样子：

             0   1   2 \ 
0             NaN  NaN   NaN 
1    CITI Pass-T...      NaN  NaN 
2             NaN  NaN   NaN 
3    Certificateholder Distribution Summary  NaN   NaN 
4            Class  CUSIP Record Date 
5             A-1 25151EAA1 12/30/2016 
6             A-2 25151EAB9 12/30/2016 
7             A-3 25151EAC7 12/30/2016 
8             A-4 25151EAD5 12/30/2016 
9            A-5A 25151EAE3 12/30/2016 
10            A-5B 25151EAF0 12/30/2016 
11            A-6 25151EAG8 12/30/2016 
12            A-7 25151EAH6 12/30/2016 
13            A-8 25151EAJ2 01/24/2017 
14            M-1 25151EAK9 12/30/2016 
15            M-2 25151EAL7 12/30/2016 
16            M-3 25151EAM5 12/30/2016 
17            M-4 25151EAN3 12/30/2016 
18            M-5 25151EAP8 12/30/2016 
19            M-6 25151EAQ6 12/30/2016 
20            M-7 25151EAR4 12/30/2016 
21            M-8 25151EAS2 12/30/2016 
22            M-9 25151EAT0 12/30/2016 
23            M-10 25151EAU7 12/30/2016 
24            M-11 25151EAV5 12/30/2016 
25             P 25151EAX1 12/30/2016 
26             CE 25151EAW3 12/30/2016 
27             R 25151EAY9 12/30/2016 
28            Totals  NaN   NaN 
29 This report is compiled by me, N...      NaN   NaN 
30 All Record Dates are based upon the governing ...  NaN   NaN 
31            NaN  NaN   NaN

所以你看，有没有真正的列标题。现在我想要例如搜索值A-1。

这是我做过什么：

for col in df: 
    print col 
    print df[df[col].str.contains("A-1", na=False)]

这实际上给了我我想要的结果：

0   1   2  3   4  5   6   7 \ 
5 A-1 25151EAA1 12/30/2016 6.25 7218381.58 25379.0 143237.93 71982.98 

      8   9   10 11 12 13 14 
5 7003160.66 168616.93 6169381.87 NaN NaN NaN NaN

但后来我得到以下错误：

AttributeError: Can only use .str accessor with string values, which use np.object_ dtype in pandas

是否有人有任何想法我做错了什么？

来源

2017-04-13 Max

http://stackoverflow.com/questions/33692532/pandas-error-can-only-use -str-accessor-with-string-values这表明你的数据框中有一个空的列。在你的循环中，你可以尝试编写''col in df.select_dtypes（[np.object]）。columns [1：]：'而不是'col for df'，看看它是否有效？ – Chuck

您只能看看'df [df [0] .str.contains（“A-1”，na = False）]' – zipa

@ Charles。我有你的想法去工作。这是因为列中的NaN值。我只需要将列[1：]：更改为列[0：]：并且工作。 – Max

我给它一个去，你可以检查是否列不为空这样的：

for col in df: 
    if not df[col].empty: 
     print col 
     print df[df[col].str.contains("A-1", na=False)]

来源

2017-04-13 10:58:37 zipa

谢谢，这也行得通！ – Max

在熊猫中搜索字符串值

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