Ignorer les NaN avec str.contains

Je veux trouver des lignes qui contiennent une chaîne, comme ceci:

DF[DF.col.str.contains("foo")]

Cependant, cela échoue car certains éléments sont NaN:

ValueError: impossible d'indexer avec un vecteur contenant des valeurs NA / NaN

Alors je recourt à l'obscurcissement

DF[DF.col.notnull()][DF.col.dropna().str.contains("foo")]

Y a-t-il un meilleur moyen?

Il y a un drapeau pour ça:

In [11]: df = pd.DataFrame([["foo1"], ["foo2"], ["bar"], [np.nan]], columns=['a'])

In [12]: df.a.str.contains("foo")
Out[12]:
0     True
1     True
2    False
3      NaN
Name: a, dtype: object

In [13]: df.a.str.contains("foo", na=False)
Out[13]:
0     True
1     True
2    False
3    False
Name: a, dtype: bool

Voir la str.replacedocumentation:

na: NaN par défaut, remplissez la valeur pour les valeurs manquantes.

Vous pouvez donc faire ce qui suit:

In [21]: df.loc[df.a.str.contains("foo", na=False)]
Out[21]:
      a
0  foo1
1  foo2

En plus des réponses ci-dessus, je dirais que pour les colonnes n'ayant pas de nom de mot unique, vous pouvez utiliser: -

df[df['Product ID'].str.contains("foo") == True]

J'espère que cela t'aides.

Je ne suis pas à 100% sur le pourquoi (en fait je suis venu ici pour chercher la réponse), mais cela fonctionne également et ne nécessite pas de remplacer toutes les valeurs nan.

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([["foo1"], ["foo2"], ["bar"], [np.nan]], columns=['a'])

newdf = df.loc[df['a'].str.contains('foo') == True]

Fonctionne avec ou sans .loc.

Je n'ai aucune idée de pourquoi cela fonctionne, si je comprends bien lorsque vous indexez avec des crochets, pandas évalue tout ce qui se trouve à l'intérieur du crochet comme étant soit Trueou False. Je ne peux pas dire pourquoi faire de la phrase entre crochets «extra booléen» a un effet quelconque.

Vous pouvez également paterner:

DF[DF.col.str.contains(pat = '(foo)', regex = True) ]

import folium
import pandas

data= pandas.read_csv("maps.txt")

lat = list(data["latitude"])
lon = list(data["longitude"])

map= folium.Map(location=[31.5204, 74.3587], zoom_start=6, tiles="Mapbox Bright")

fg = folium.FeatureGroup(name="My Map")

for lt, ln in zip(lat, lon):
c1 = fg.add_child(folium.Marker(location=[lt, ln], popup="Hi i am a Country",icon=folium.Icon(color='green')))

child = fg.add_child(folium.Marker(location=[31.5204, 74.5387], popup="Welcome to Lahore", icon= folium.Icon(color='green')))

map.add_child(fg)

map.save("Lahore.html")


Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Ryan\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\check2.py", line 14, in <module>
    c1 = fg.add_child(folium.Marker(location=[lt, ln], popup="Hi i am a Country",icon=folium.Icon(color='green')))
  File "C:\Users\Ryan\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\folium\map.py", line 647, in __init__
    self.location = _validate_coordinates(location)
  File "C:\Users\Ryan\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\folium\utilities.py", line 48, in _validate_coordinates
    'got:\n{!r}'.format(coordinates))
ValueError: Location values cannot contain NaNs, got:
[nan, nan]