数据框模糊查询通常使用contains函数和正则表达式来实现,可以查询以某个字符开头、包含或结尾的数据,若数据类型不一致可能会报错,需统一为str类型,数据框去重则通过drop_duplicates函数实现,可指定列进行去重,并有多种处理重复值的方式

1.数据框模糊查询
数据框查询使用contains函数+正则表达式来实现。

语法格式如下：

data[data.列名.str.contains()]

1.1查询以某某开头的数据

data[data.列名.str.contains('^某某')]

1.2查询包含某某的数据

data[data.列名.str.contains('某某')]

1.3查询以某某结尾的数据

data[data.列名.str.contains('某某$')]
上述DataFrame模糊查询是针对某列数据元素格式全为str格式，方可使用该方法！

若遇到下面这样的报错：

ValueError: Cannot mask with non-boolean array containing NA / NaN values

可能某列数据元素格式不全是str格式，可能存在int格式等等，因此把某列的数据格式统一成str格式就可以了！

解决方法如下：

data['列名']=data['列名'].apply(str)#把非字符串格式改为字符串格式

1.4多条件查询

data[data.source.str.contains('某某|某某1')]

1.5对条件查询结果进行删除

data[-data.source.str.contains('某某|某某1')]

2.数据框去重
数据框去重使用drop_duplicates函数可以按某列去重，也可以按多列去重。

语法格式如下：

DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False)
参数解析：

DataFrame：待去重的数据框。
subset：用来指定特定的列。根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。
keep：对重复值的处理方式。可选参数有first,last,False。默认值first，即保留重复数据第一条。若选last为保留重复数据的最后一条，若选False则删除全部重复数据。
inplace：是否在原数据集上操作。默认值False，返回新数据框(原数据框不改变)。值为True时直接在原数据视图上删重，没有返回值。

2.1按某列去重

data.drop_duplicates(subset='列名',keep='first',inplace=False)

2.2按多列去重

data.drop_duplicates(subset=['列名','列名1'],keep='first',inplace=False)

总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

原文链接：https://blog.csdn.net/m0_54238780/article/details/126414860