Pandas：根据某些Column的字符串值将Dataframe拆分为单独的Dataframe

Question

没有找到任何我可以应用于我的问题的答案，所以在这里：

我有一个初始的图像数据框，我想根据该图像的描述将其分成两部分，这是“描述”列中的一个字符串。

我的问题是并非所有描述都是同等的。 这是我的意思的一个例子：

有些图像是加速的，有些则不是。 这是我想用来分割数据集的标准。

然而，即使加速和非加速图像描述也各不相同。

我的策略是将其中包含“ACC”的每个字符串重命名为“ACCELERATED IMAGE”，这将覆盖所有加速图像。

然后我可以这样做：

df_Accl = df[df.Description == "ACCELERATED IMAGE"]
df_NonAccl = df[df.Description != "ACCELERATED IMAGE"]

我怎样才能做到这一点？ 这只是我想出的一个策略，如果有任何其他更有效的方式可以随意说出来。

Answer 1

你可以使用str.contains作为布尔掩码 - 然后通过boolean indexing进行过滤。

对于反转掩码使用~ ，过滤行不包含ACC ：

mask = df.Description.str.contains("ACC")
df_Accl = df[mask]
df_NonAccl = df[~mask]

Answer 2

您可以使用contains来查找包含子字符串ACC的行：

df['Description'].str.contains('ACC')