使用 dataframe 列中的字符串访问行，其中使用 Pandas 在单词之间包含 2 个或更多空格

Question

我正在学习 Python，也许是真实案例，并获得了过滤包含 3 个以上单词的公司名称的任务。 它在名为“公司名称”的列中，dataframe 称为“数据”。 我设法让它们进入列表，最终也进入 dataframe。 但是，在 dataframe 中，我发现行在列，列在行。 感觉就像在它周围走来走去。

a,b = data.shape
required_data = []

for i in range(a):
    if data["Company Name"][i].count(" ") >= 2:
        required_data.append(data.iloc[i])
    else:
        pass

required_data1 = pd.concat(required_data, axis=1, ignore_index = True)

required_data1

对于axis=0参数，我会使用go，但它会返回来自dataframe的奇怪项目列表。 不确定这是否是正确的方法，因此决定寻求帮助。 非常感谢！

Answer 1

使用str.split将公司名称拆分为单词并计算列表的长度，然后计算 select 右行：

data = pd.DataFrame({'Company Name': ['American Telephone and Telegraph', 
                                      'America Online',
                                      'Capsule Computer',
                                      'International Business MachinesHP']})

required_data1 = data[data['Company Name'].str.split(r'\s+').str.len().ge(3)]
print(required_data1)

# Output
                        Company Name
0   American Telephone and Telegraph
3  International Business MachinesHP

Answer 2

您可以在这里找到答案： 如何根据列值从 DataFrame 中获取 select 行？

在您的情况下，我们可以像这样使用enumerate和.iloc ：

required_data1 = data["Company Name"].iloc[[i for i,x in enumerate(data["Company Name"]) if x.count(" ")>=1]]