csv 如何使用Python根据excel文件中另一列中包含特定名称的id进行过滤

o7jaxewo 于 2022-12-15 发布在 Python

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我有一个包含三列的excel文件，如下所示，
| 识别号|姓名|日期|
| - ------|- ------|- ------|
| 小行星|GG道布林根|2019年4月8日|
| 小行星|曼海因姆|2020年6月16日|
| 小行星|曼海姆·斯特里特科夫|2020年7月24日|
| 小行星|施陶芬贝格|2020年8月15日|
| 小行星|施蒂尔肯|二○二一年三月五日|
| 小行星|施图尔肯（FTTH）|二〇二一年九月十三日|
| 1234|莱尔贝克|2019年4月18日|
| 1234|巴德奥耶豪森|二〇二〇年六月二十六日|
| 1234|维尔公园|2020年7月14日|
| 1234|维尔公园（FTTH）|2020年8月25日|
| 1234|维尔公园（FTTH）|二〇二一年三月十五日|
| 小行星1234|巴特奥耶豪森|二〇二一年九月二十三日|
是否可以过滤掉名称以开头的ID**（FTTH）并且名称结尾不带（FTHH），例如，第一个ID 1136的名称不是以开头（FTTH），但结尾为（FTTH），但我想过滤掉不以（FTTH）开头也不以（FTTH）结尾的ID，如ID 1234**，是否可以使用python？？过滤？
希望结果是这样的，
| 识别号|
| - ------|
| 1234|

csv

来源：https://stackoverflow.com/questions/74785896/how-to-filter-based-on-id-which-contains-specific-name-in-another-column-in-an-e

2条答案

按热度按时间

mpbci0fu1#

您可以先聚合GroupBy.firstGroupBy.last，然后筛选Series.str.startswith和Series.str.endswith的索引：

df1 = df.groupby('ID')['Name'].agg(['first','last'])

i = df1.index[~df1['first'].str.startswith('(FTTH)') & ~df1['last'].str.endswith('(FTTH)')]
print (i)
#Int64Index([1234], dtype='int64', name='ID')

如果需要列表中的值：

L = i.tolist()
[1234]

如果需要数据框：

out = i.to_frame(index=False)
print (out)
     ID
0  1234

如果需要不带(FTTH)的first以及带(FTTH)的last，请用途：

i = df1.index[~df1['first'].str.startswith('(FTTH)') & df1['last'].str.endswith('(FTTH)')]

赞(0）回复(0）举报 2022-12-15

zpgglvta2#

s = ~df['Name'].str.endswith('(FTTH)')
s.groupby(df['ID']).agg(['first', 'last']).all(axis=1)[lambda x:x].reset_index()[['ID']]

输出：

ID
0   1234

赞(0）回复(0）举报 2022-12-15

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