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python - Pandas：根据某些列的字符串值将数据框拆分为单独的数据框

问题描述

还没有找到任何可以应用于我的问题的答案，所以这里是：

我有一个图像的初始数据框，我想根据该图像的描述将其分成两部分，该描述是“描述”列中的一个字符串。

我的问题是并非所有描述都写得一样。这是我的意思的一个例子：

在此处输入图像描述

一些图像被加速，而另一些则没有。这就是我想用来分割数据集的标准。

然而，即使是加速和非加速图像描述也各不相同。

我的策略是将其中包含“ACC”的每个字符串（这将涵盖所有加速图像）重命名为“ACCELERATED IMAGE”。

然后我可以这样做：

df_Accl = df[df.Description == "ACCELERATED IMAGE"]
df_NonAccl = df[df.Description != "ACCELERATED IMAGE"]

我怎样才能做到这一点？这只是我想出的一个策略，如果有任何其他更有效的方法可以随意说出来。

标签： pythonstringpandasdataframe

解决方案

您可以使用str.contains布尔掩码 - 然后过滤boolean indexing。

对于使用反转掩码~，过滤行不包含ACC：

mask = df.Description.str.contains("ACC")
df_Accl = df[mask]
df_NonAccl = df[~mask]

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