根据列中的子字符串A或B从数据框中选择行

Question

抱歉，由于我实际上正在查找具有多个字符的子字符串，因此我需要编辑问题。 建议的答案很好，但大多数情况下只适用于一个字符串。

import panda as pd

test = pd.DataFrame({'A': 'ju1 j4 abjul boy noc s1 asep'.split(),
                 'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]})
print(test)


       A  B
0    ju1  1
1     j4  2
2  abjul  3
3    boy  4
4    noc  5
5     s1  6
6   asep  7

我知道我可以选择所有包含'ju'的行

subset = test[test['A'].str.contains('ju')]
print(subset)

       A  B
0    ju1  1
1  abjul  3

有没有一种优雅的方法来选择所有包含'ju'或'as'的行？

如下所示，这可行，还有其他方法也可行吗？

ju = test.A.str.contains('ju')
as = test.A.str.contains('as')
subset = test[ju | as]

Answer 1

In [13]: test.loc[test.A.str.contains(r'[js]')]
Out[13]:
       A  B
0     j1  1
1     j4  2
2  abjul  3
5     s1  6
6   asep  7

Answer 2

选项1
尝试使用str.match

test[test.A.str.match('.*[js].*')]

选项2
set操作

s = test.A.apply(set)
test[s.sub(set(list('js'))).lt(s)]

选项3
通过numpy广播set操作

s = test.A.apply(set)
test[(~(np.array([[set(['j'])], [set(['s'])]]) - s.values).astype(bool)).any(0)]

选项4
分开的条件

cond_j = test.A.str.contains('j')
cond_s = test.A.str.contains('s')
test[cond_j | cond_s]

---

所有产量

       A  B
0     j1  1
1     j4  2
2  abjul  3
5     s1  6
6   asep  7

---

时间测试