DataFrame列含特殊字符文件名的子字符串匹配失败求助

问题根源 #

你遇到的匹配失败和警告，核心原因是pandas.Series.str.contains()的默认行为：它会把传入的字符串当作正则表达式解析。

• 对于birads - 2 (11).bmp，其中的(11)是正则的分组语法，.是匹配任意字符的通配符，这些特殊字符导致实际匹配逻辑偏离了你想要的"字面字符串包含"，所以找不到对应行，同时触发正则分组的警告。
• 而case001.png里没有正则特殊字符，所以能正常匹配。

解决方案 #

方案1：直接使用字面量匹配（推荐）

给str.contains()添加regex=False参数，强制按字面内容检查子串匹配，完全规避正则解析的问题：

actual = df.loc[df['Image_filename'].str.contains(str1, regex=False), 'BIRADS'].values[0]

方案2：转义正则特殊字符（不推荐，冗余）

如果一定要保留正则模式，可以先用re.escape()转义所有特殊字符：

import re
escaped_str = re.escape(str1)
actual = df.loc[df['Image_filename'].str.contains(escaped_str), 'BIRADS'].values[0]

额外优化：避免索引错误

如果存在找不到匹配行的情况，values[0]会抛出IndexError，可以增加空值判断：

match_rows = df[df['Image_filename'].str.contains(str1, regex=False)]
if not match_rows.empty:
    actual = match_rows['BIRADS'].iloc[0]
else:
    actual = None  # 或根据需求处理无匹配的场景

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hrishi Chougule