在Pandas与Numpy中实现正则/IN匹配提取DataFrame列内容求助

你现在的问题出在"_OPTI" in cycling['qty']这个判断上——当你对Pandas的Series使用in操作符时，它检查的是目标值是否存在于Series的索引中，而不是每个单元格的字符串内容里是否包含这个子串，所以这行代码无法达到你想要的筛选效果。

要实现“筛选并保留包含特定子串的单元格”，你可以使用Pandas的str.contains()方法，它专门用于检查Series中每个字符串元素是否包含指定的子串（支持正则表达式）。

修正后的代码 #

import pandas as pd
import numpy as np

cycling = pd.DataFrame(
    {
        'qty' : ['RONCQ_A2_OPTI_SRV_S3','RONCQ_A3_SRV_S3','RONCQ_A2_TEMP_SRV_S3','RONCQ_A2_SRV_S3','RONCQ_A2_PC_SRV_S3'],
    }
)
# 使用str.contains检查每个qty元素是否包含"_OPTI"
cycling['col3'] = np.where(cycling['qty'].str.contains("_OPTI"), cycling['qty'], 'autre')
print(cycling)

扩展：匹配多个子串的情况 #

如果你之后需要匹配多个子串（比如同时包含_OPTI或_TEMP），可以用正则表达式的或操作|：

cycling['col3'] = np.where(cycling['qty'].str.contains("_OPTI|_TEMP"), cycling['qty'], 'autre')

运行结果 #

执行修正后的代码后，输出会和你期望的一致：

qty                  col3
0  RONCQ_A2_OPTI_SRV_S3  RONCQ_A2_OPTI_SRV_S3
1      RONCQ_A3_SRV_S3                  autre
2  RONCQ_A2_TEMP_SRV_S3                  autre
3      RONCQ_A2_SRV_S3                  autre
4   RONCQ_A2_PC_SRV_S3                  autre

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