如何使用pandas统计CSV列中大小写不敏感的精确匹配字符串数量

直接使用pandas提供的str.fullmatch()方法即可满足需求，该方法会校验整个单元格内容是否完全匹配目标字符串，天然避免了str.contains()会匹配部分内容的问题：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("你的文件路径.csv")

target = "Apple"
# 统计不区分大小写的精确匹配数量
match_count = df["Fruit"].str.fullmatch(target, case=False, na=False).sum()

print(match_count) # 你的示例中输出为2

参数说明 #

• str.fullmatch()：要求整个字符串与目标模式完全匹配，不会将包含目标字符串但附带其他内容的单元格计入
• case=False：关闭大小写区分，Apple、aPpLe、APPLE都会被判定为匹配
• na=False：空值单元格直接判定为不匹配，避免空值干扰统计结果

低版本pandas兼容方案 #

如果使用的pandas版本低于1.1.0（该版本首次加入str.fullmatch()），可以通过正则限定字符串首尾的方式实现同等效果：

target = "Apple"
match_count = df["Fruit"].str.contains(f"^{target}$", case=False, na=False, regex=True).sum()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者samster