Python中如何批量筛选DataFrame同前缀行及简化标记列代码？

一、简洁创建'Declined Or Hired'列 #

你原来的代码需要逐个枚举所有符合条件的完整字符串，确实繁琐。用str.startswith()方法直接判断字符串开头，一行代码就能搞定：

df['Declined Or Hired'] = df['(Declined - Reason) Or Hire'].str.startswith("Offer Declined -").astype(str)

如果需要给不符合条件的行设置默认值（比如空字符串或0），可以用numpy.where：

import numpy as np
df['Declined Or Hired'] = np.where(df['(Declined - Reason) Or Hire'].str.startswith("Offer Declined -"), '1', '')

这种写法不用罗列所有后缀，后续新增以"Offer Declined -"开头的子项时，代码也不用修改，扩展性更强。

二、筛选以指定短语开头的行 #

同样用str.startswith()做筛选条件，无需逐个指定行：

filtered_df = df[df['(Declined - Reason) Or Hire'].str.startswith("Offer Declined -")]

如果想避免链式赋值警告，用loc写法更严谨：

filtered_df = df.loc[df['(Declined - Reason) Or Hire'].str.startswith("Offer Declined -"), :]

这样就能直接得到所有符合开头条件的行数据。

你原来的实现代码：

df.loc[(df['(Declined - Reason) Or Hire'] == 'Offer Declined - Accepted Another Offer') | (df['(Declined - Reason) Or Hire'] == 'Offer Declined - Company'), 'Declined Or Hired'] ='1'

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jed