如何筛选DataFrame中以特殊字符@开头的列数据？

根据需求分两种常见场景处理：

• 场景1：筛选出text列整段值以@开头的行
  直接用pandas内置的字符串前缀判断方法，性能最优，代码如下：

  # na=False 表示列中空值NaN统一判定为不匹配，避免布尔索引报错
  filtered_df = df[df['text'].str.startswith('@', na=False)]
  

• 场景2：从每一行的text文本内容中，提取所有内嵌的@开头片段（比如@用户名类的提及内容）
  用正则匹配提取即可，可根据需要调整匹配规则：

  import re
  # 规则1：匹配@开头、后续为字母/数字/下划线的内容（常规用户名场景）
  df['at_content'] = df['text'].apply(lambda x: re.findall(r'@\w+', str(x)))
  
  # 规则2：匹配@开头、后续到第一个空白字符前的所有内容（适配带特殊符号的用户名）
  # df['at_content'] = df['text'].apply(lambda x: re.findall(r'@[^\s]+', str(x)))
  

注意：如果text列存在非字符串类型值（数值、空值等），可以先执行df['text'] = df['text'].astype(str)做统一类型转换，避免字符串方法调用报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者svmmy_776