如何用正则或匹配方法将DataFrame含指定字符串的行复制到新DataFrame

当然可以用正则或字符串匹配方法实现，下面直接给你具体操作方式：

先构造示例DataFrame #

首先用代码生成你给出的df1：

import pandas as pd

data = {
    'Location': ['Up', 'Up', 'Down', 'Left', 'Down', 'Right'],
    'Value': [10, 12, 11, 8, 15, 30],
    'Name': ['Test A', 'Test B', 'Prod 1', 'Test C', 'Prod 2', 'Prod 3'],
    'Type': ['X', 'Y', 'Y', 'Y', 'Y', 'X']
}
df1 = pd.DataFrame(data)

方法1：基础字符串匹配（默认支持正则） #

用Pandas的str.contains()方法，直接筛选Name列包含"Test"的行，默认就是正则模式，代码如下：

df2 = df1[df1['Name'].str.contains('Test')]

运行后得到的df2就是你想要的结果：

Location  Value     Name Type
0       Up     10  Test A    X
1       Up     12  Test B    Y
3     Left      8  Test C    Y

方法2：自定义正则匹配 #

如果需要更复杂的匹配规则，比如只匹配以Test开头的字符串，或者包含特定模式的内容，直接写正则表达式即可：

# 只匹配Name列以Test开头的行
df2 = df1[df1['Name'].str.contains(r'^Test')]

# 匹配包含Test或Prod的行（用正则或逻辑）
df2 = df1[df1['Name'].str.contains(r'Test|Prod')]

可选参数说明 #

• case=False：忽略大小写，比如能匹配"test A"这类小写情况
• na=False：如果列中有空值，直接排除空值行（默认返回NaN会导致筛选出错）

  df2 = df1[df1['Name'].str.contains('Test', case=False, na=False)]
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者2S2E