Фильтрация строк по значению

Я хочу сохранить строки dataframe df, если строки «b» содержат строки «b2» из dataframe df2

import pandas as pd

d = {'a': [100, 125, 300, 235], 'b': ["abc","ghf" "dfg", "hij"]}
df = pd.DataFrame(data=d, index=[1, 2, 3, 4])

print(df)

     a    b
1  100  abc
2  125  ghf
3  300  dfg
4  235  hij 

d2 = {'a2': [10, 25, 30], 'b2': ["bc", "fg", "op"]}
df2 = pd.DataFrame(data=d2, index=[1, 2, 3])

print(df2)
   a2  b2
1  10  bc
2  25  fg
3  30  op

Вывод должен выглядеть так:

     a    b
1  100  abc
2  300  dfg

Я пробовал следующее, но это не сработало.

for majstring in df.b:
    for substring in set(df2.b2):
        if substring in majstring:
            pass
        else:
            df.drop(df.loc[df['b'] == majstring], inplace=True)

по индексу или что-то связанное с a или a2? Или это просто строки df есть ли b2 в «b»?

JonSG 17.03.2022 17:16
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
1
43
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Попробуй это:

mask = sum([df['b'].str.contains(v) for v in df2['b2']]).astype(bool)
filtered_df = df[mask]

Выход:

>>> filtered_df
     a    b
1  100  abc
3  300  dfg

Спасибо за ваш ответ! Однако это решение не работает, если первый фрейм данных df длиннее второго кадра данных df2. Кроме того, порядок значений в df2 не должен иметь значения: я просто хочу проверить, есть ли какие-либо строки b2 в b, и если да, то сохранить эти строки. Извините, за путаницу, я должен был уточнить это.

Limmick 17.03.2022 23:16

Не могли бы вы добавить образец фрейма данных, который не работает, к вопросу? :)

richardec 17.03.2022 23:18

Другие вопросы по теме