Pandas DataFrame筛选显示含特定符号单元格的实现方法

str.contains() 方法本身返回的是与原列等长的布尔序列，仅用于标记每行是否匹配规则，要取出匹配项的实际内容，只需要把这个布尔序列作为行筛选掩码传入即可。

• 仅查看所有含/mo的price字段内容：

# 加na=False避免列内空值导致筛选报错
abnormal_price = df.loc[df["price"].str.contains("/mo", na=False), "price"]
# 打印查看所有匹配的具体值
print(abnormal_price)

• 若需要查看这些异常价格对应的整行其他字段信息，直接用布尔序列筛选整个DataFrame即可：

abnormal_rows = df[df["price"].str.contains("/mo", na=False)]
print(abnormal_rows)

• 若需要快速统计这类异常数据的占比、不同取值的出现频次，可以直接调用统计方法：

# 统计异常/正常数据的总条数
print(df["price"].str.contains("/mo", na=False).value_counts())
# 统计每一种异常格式price的出现次数
print(abnormal_price.value_counts())

注意：如果你的price列存在空值，必须给str.contains()加上na=False参数，否则空值位置会返回NaN，传入筛选逻辑时会触发报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ela rednax