dataframe的某一列均为字符串格式，想筛选出含有特定字符串的行，具体实现代码如下：

data1=df[df['标题'].str.contains('摘要')]

#这是使用语法,模糊匹配
df[ df['通信名称'].str.contains('联通|移动|小灵通|电信')]
 
#这一种方法不是匹配，而是等于后面列表中的值，要注意区别
df[ df['通信名称'].isin(['联通','移动','小灵通','电信'])]

包含的字符串比较多时就用’|‘管道符隔开

那如果是不包含呢，取出不包含这些字符串的数据怎么操纵呢，很简单，就是在前面加上一个~这种波浪符号就可以了

data1=df[~df['标题'].str.contains('摘要')]

前言

-------------------------2021年12月8日修正------------------------

想搞某些api的二维码登录时，需要Key，然后从服务器获取的数据特别长，180多位的字符，但是我需要的字符串在这其中的一段里面，如何通过Python来实现筛选这段字符串就成了关键问题。

方法

方法有很多种，比如用字典，正则表达式，下标范围，xPath等等…

• 第一种 - 字典

# 严格来说，字典不算字符串，因为这两个是不同的数据类型，但小白容易把这当作字符串
varName={"name":"小明","age":"16"}
# 直接使用['keyName']的方式就完事了，如下
varName['name'] # 此处注意，字典内的键值是区分大小写的
>>> 小明

# 如果变量是这样的，那另当别论
varName="{'name':'小明','age':'16'}"
varName='{"name":"小明","age":"16"}'
# 导入json模块
import json
json.loads(varName)
# 然后再使用上面的方法

• 第二种 - 正则表达式

有关Python正则表达式的教程可看此文章Python正则表达式指南
或者官方文档re — Regular expression operations — Python 3.10.0 documentation

a="我是你爸爸的弟弟的儿子的哥哥啊！你怎么能不认识我呢？我在你小时候还给你发了个50块钱的红包呢！Why?"
# 比如我们需要从上面的话里面筛选我们想要的内容，比如红包金额
# 由于此处语句极为简单，所以可以直接使用如下代码
import re
re.findall(r"(\d+)",a,re.S)
>>> 50

# 那如果是如下呢？
a="+86 12345678901"
b="123123198810102333"
c="I love you~"
d="我们明天就要截止了，日期是2012年11月21日14点00分"

# 变量a, 筛选手机号
re.findall(r".86\ (\d+)",a,re.S)

# 变量b, 筛选出生年月日
re.findall(r"\d{6}(\d{8})\d+",b,re.S)

# 变量c, 筛选出单词
re.findall(r"([a-zA-Z]+)",c,re.S)

# 变量d, 筛选年月日时分
re.findall(r"(\d+)\w(\d+)\w(\d+)\w(\d+)\w(\d+)",d,re.S)

• 第三种 - 下标范围

a="key=abcdef1234567890&userName=admin&password=1234567"

# 筛出userName
a[30:35]
>>> 'admin'

暂时介绍这么多，有疑问请评论

R语言 如何截取字符串特定字符前或后的字符串

如待处理字符串是：

topic = “#全国累计报告72436例新冠肺炎#/#全国累计报告72436例新冠肺炎#.csv”

``
需要截取出：“全国累计报告72436例新冠肺炎”
借用R语言的字符串操作：strsplit()，把字符串分割开

topics = strsplit(topic, "/", fixed= T) #用/把字符串分开，fixed为是否使用正则表达式 ```

分割处理后的topics结构:

下一步：
提取出前半句，然后消去"#"符号：

topic = topics[[1]][1]
topic = gsub("#","",topic)

效果：

解释：
gsub()替换掉字符串中所有查找到的指定字符
sub()函数形参位置与gsub()相似，功能上只替换第一个字符