Pandas：根據某些Column的字符串值將Dataframe拆分為單獨的Dataframe

Question

沒有找到任何我可以應用於我的問題的答案，所以在這里：

我有一個初始的圖像數據框，我想根據該圖像的描述將其分成兩部分，這是“描述”列中的一個字符串。

我的問題是並非所有描述都是同等的。 這是我的意思的一個例子：

有些圖像是加速的，有些則不是。 這是我想用來分割數據集的標准。

然而，即使加速和非加速圖像描述也各不相同。

我的策略是將其中包含“ACC”的每個字符串重命名為“ACCELERATED IMAGE”，這將覆蓋所有加速圖像。

然后我可以這樣做：

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

我怎樣才能做到這一點？ 這只是我想出的一個策略，如果有任何其他更有效的方式可以隨意說出來。

Answer 1

你可以使用str.contains作為布爾掩碼 - 然后通過boolean indexing進行過濾。

對於反轉掩碼使用~ ，過濾行不包含ACC ：

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

Answer 2

您可以使用contains來查找包含子字符串ACC的行：

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