使用re.search在字典存储的DataFrame中检索值报错如何解决

错误原因 #

• 调用re.search('035', text)时传入的第二个参数text是完整DataFrame对象，不是字符串类型，不符合re.search的入参类型要求，因此抛出类型错误。
• 原遍历逻辑未准确定位到目标判断单元：需先取每个DataFrame的A列第1行的值，再进行子串匹配判断。

修复后实现代码 #

import re
import pandas as pd

something = []
# 遍历存储所有DataFrame的字典
for df_key, current_df in df.items():
    # 取A列第1行值，pandas默认索引从0开始，若第1行指次行可改为iloc[1]
    a_first_val = str(current_df['A'].iloc[0])
    # 判断是否包含目标子串
    if re.search(r'035', a_first_val):
        # 提取B列内容，重命名为数据集key方便合并后区分来源
        something.append(current_df['B'].rename(df_key))

# 合并结果，增加空值判断避免无匹配时报错
result = pd.concat(something, axis=1) if something else pd.DataFrame()

可选优化 #

如果仅需要判断简单子串是否存在，不需要复杂正则规则，可直接用if '035' in a_first_val:替代re.search逻辑，性能更高且写法更简洁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dino