IP Girl
  1. IP Girl
  3. rechercher «ne contient pas» sur une firebase database dans les pandas
Intereting Posts
Instruction de commutateur Java: expression constante requirejse, mais elle est constante React native ERREUR Packager ne peut pas écouter sur le port 8081 Manière correcte de remplir un tableau avec une plage en Ruby Recherche de chaînes entre guillemets avec des guillemets d’échappement en C # à l’aide d’une expression régulière Comment parsingr JSON sous Android? Fonction d’appel de la bibliothèque Javascript d3 Quelle est la syntaxe pour append un élément à un scala.collection.mutable.Map? Collection eloquent: compter et détecter vide Heure d’expiration du jeton d’access Google Fonction d’appel Swift à partir de la classe Objective C favicon ne fonctionne pas dans IE Swift: fonction avec le paramètre par défaut avant le paramètre non par défaut Les valeurs NULL dans une firebase database relationnelle sont-elles correctes? Global Git ignore Une meilleure façon de vérifier si un chemin existe ou non dans PowerShell

rechercher «ne contient pas» sur une firebase database dans les pandas

J’ai fait quelques recherches et je n’arrive pas à comprendre comment filtrer un dataframe par df["col"].str.contains(word) , mais je me demande s’il existe un moyen de faire l’inverse: filtrer un dataframe par le compliment de cet ensemble. ex: à l’effet de !(df["col"].str.contains(word)) .

Cela peut-il être fait par une méthode DataFrame ?

Vous pouvez utiliser l’opérateur invert (~) (qui agit comme un non pour les données booléennes): 

 ~df["col"].str.contains(word)

contains accepte également une expression régulière …

J’avais aussi des problèmes avec le symbole not (~), alors voici une autre façon de partir d’un autre thread StackOverflow : 

  df[df["col"].str.contains('this|that')==False]

J’ai dû me débarrasser des valeurs NULL avant d’utiliser la commande recommandée par Andy ci-dessus. Un exemple: 

 df = pd.DataFrame(index = [0, 1, 2], columns=['first', 'second', 'third']) df.ix[:, 'first'] = 'myword' df.ix[0, 'second'] = 'myword' df.ix[2, 'second'] = 'myword' df.ix[1, 'third'] = 'myword' df first second third 0 myword myword NaN 1 myword NaN myword 2 myword myword NaN

Maintenant en cours d’exécution la commande: 

 ~df["second"].str.contains(word)

Je reçois l’erreur suivante: 

 TypeError: bad operand type for unary ~: 'float'

Je me suis débarrassé des valeurs NULL en utilisant dropna () ou fillna () en premier et j’ai répété la commande sans problème.