Pandas Dataframe 使用正则表达式检查值是不是存在

Posted 2023-02-23

【中文标题】Pandas Dataframe 使用正则表达式检查值是不是存在

【英文标题】：Pandas Dataframe check if a value exists using regexPandas Dataframe 使用正则表达式检查值是否存在

【发布时间】：2018-12-12 17:21:39

【问题描述】：

我有一个大数据框，我想检查是否有任何单元格包含admin 字符串。

   col1                   col2 ... coln
0   323           roster_admin ... rota_user
1   542  assignment_rule_admin ... application_admin
2   123           contact_user ... configuration_manager
3   235         admin_incident ... incident_user
... ...  ...                   ... ...

我尝试使用df.isin(['*admin*']).any()，但似乎isin 不支持正则表达式。如何使用正则表达式搜索所有列？

我避免使用循环，因为数据帧包含超过 1000 万行和许多列，效率对我来说很重要。

【问题讨论】：

检查***.com/questions/25292838/…

df.isin(vals) 检查 DataFrame/Series 值是否在vals。这里vals 必须设置或类似列表。我不认为 df.isin(vals) 是检查 vals 是否包含在 DataFrame 列中的自然方法。

【参考方案1】：

有两种解决方案：

df.col.apply 方法更直接，但也有点慢：

In [1]: import pandas as pd

In [2]: import re

In [3]: df = pd.DataFrame('col1':[1,2,3,4,5], 'col2':['admin', 'aa', 'bb', 'c_admin_d', 'ee_admin'])

In [4]: df
Out[4]: 
   col1       col2
0     1      admin
1     2         aa
2     3         bb
3     4  c_admin_d
4     5   ee_admin

In [5]: r = re.compile(r'.*(admin).*')

In [6]: df.col2.apply(lambda x: bool(r.match(x)))
Out[6]: 
0     True
1    False
2    False
3     True
4     True
Name: col2, dtype: bool

In [7]: %timeit -n 100000 df.col2.apply(lambda x: bool(r.match(x)))
167 µs ± 1.02 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

---

np.vectorize 方法需要import numpy，但效率更高（在我的timeit 测试中大约快4 倍）。

In [1]: import numpy as np

In [2]: import pandas as pd

In [3]: import re

In [4]: df = pd.DataFrame('col1':[1,2,3,4,5], 'col2':['admin', 'aa', 'bb', 'c_admin_d', 'ee_admin'])

In [5]: df
Out[5]: 
   col1       col2
0     1      admin
1     2         aa
2     3         bb
3     4  c_admin_d
4     5   ee_admin

In [6]: r = re.compile(r'.*(admin).*')

In [7]: regmatch = np.vectorize(lambda x: bool(r.match(x)))

In [8]: regmatch(df.col2.values)
Out[8]: array([ True, False, False,  True,  True])

In [9]: %timeit -n 100000 regmatch(df.col2.values)
43.4 µs ± 362 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

---

由于您已将问题更改为检查任何单元格，并且还关心时间效率：

# if you want to check all columns no mater what `dtypes` they are
dfs = df.astype(str, copy=True, errors='raise')
regmatch(dfs.values) # This will return a 2-d array of booleans
regmatch(dfs.values).any() # For existence.

您仍然可以使用df.applymap 方法，但同样会更慢。

dfs = df.astype(str, copy=True, errors='raise')
r = re.compile(r'.*(admin).*')
dfs.applymap(lambda x: bool(r.match(x))) # This will return a dataframe of booleans.
dfs.applymap(lambda x: bool(r.match(x))).any().any() # For existence.

【讨论】：

如果某列的值是一个列表，例如'col2':[['aa','admin'],['admin_b']..]？

【参考方案2】：

试试这个：

import pandas as pd

df=pd.DataFrame(
    'col1': [323,542,123,235],
     'col2': ['roster_admin','assignment_rule_admin','contact_user','admin_incident'] ,
    )

df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('admin').any(), axis=1)

输出：

0     True
1     True
2    False
3     True
dtype: bool

【讨论】：

不幸的是，这个解决方案对我来说太慢了。我等了5分钟，最终放弃了。 isin 大约需要 5 秒。

@MichaelDz 我们只需要在 Col 2 中检查单词 admin 吗？

对不起，我在原帖中没有提到我要搜索所有列。

@MichaelDz 甚至检查col1？哪个只包含数字并且dtype 为int64？或者你有一个数据框在列中包含混合数据类型？

我有一个混合数据。