البحث عن الكلمات التي تحتوى على مقطع substring في pandas

يمكنك ذلك عن طريق str.contains والتي يمكن إستخدامها ل substring search و ايضاً regex based search (والذي يرمز لل regular expression) و هو طريقة البحث by default وقد تأخذ عملية البحث وقت أطول به إذا لم يتم إلغائه في دالة البحث، لاحظ فرق زمن التنفيذ:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col':['cat','hat','bat','dog','ant']})
df1 = pd.concat([df] * 1000, ignore_index=True)
%timeit df1[df1['col'].str.contains('og|at')]
%timeit df1[df1['col'].str.contains('og|at', regex=False)]

أو يمكننا إستخدام دالة find في مكتبة numpy :

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col':['cat','hat','bat','dog','ant']})
df[np.char.find(df['col'].values.astype(str), 'at') & np.char.find(df['col'].values.astype(str), 'og') > -1]

أو عن طريق دالة query للdf:

df.query('col.str.contains("og|at")', engine='python')

كما يمكن ذلك عن طريق الدالة vectorize في numpy:

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col':['cat','hat','bat','dog','ant']})

f = np.vectorize(lambda words, w: w in words)
df[f(df['col'], 'og') | f(df['col'], 'at')]

حسناً إضافة للطرق السابقة إليك طرق إضافية (أنصح بشدة باستخدام vectorize التي ذكرتها @Reem Elmahdiإذا كنت مهتماً بالسرعة):

import pandas as pd
# إنشاء داتا لنعمل عليها
df =pd.DataFrame( {'Name':['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'],
        'Age':[27, 24, 22, 32],
        'Address':['Delhi', 'Kanpur', 'Allahabad', 'Kannauj'],
        'Qualification':['Msc', 'MA', 'MCA', 'Phd']})
df
"""
    Name 	Age 	Address 	Qualification
0 	Jai   	27 	  Delhi         	Msc
1 	Princi 	24  	Kanpur          MA
2 	Gaurav 	22  	Allahabad      	MCA
3 	Anuj 	  32 	  Kannauj 	      Phd
"""
# str.find أول طريقة لنستخدم التابع
# a مثلاً نريد البحث عن الأماكن التي توجد بها المحرف
# يعيد هذا التابع الفهرس الأول الذي تواجدت فيه بداية السلسلة الجزئية التي تبحث عنها
sub ='a'
df["Indexes"]= df["Name"].str.find(sub)
df
"""
    Name 	Age 	Address 	Qualification 	Indexes
0 	Jai   	27 	Delhi     	Msc           	1
1 	Princi 	24 	Kanpur 	    MA 	            -1
2 	Gaurav 	22 	Allahabad 	MCA           	1
3 	Anuj 	  32 	Kannauj 	  Phd           	-1
"""
#  findall الطريقة الثانية هي استخدام
#re وذلك من خلال مكتبة 
# هذه الطريقة تمكنك من البحث يطريقة فعالة وسهلة حيث أنك فقط تحدد لها ماتريد البحث عنه 
import re
#ci أو ai هنا نحدد أننا نريد جميع الكلمات التي تحوي 
df['Name'].str.findall('ci|ai', flags=re.IGNORECASE) # هنا قمت بتجاهل حالة الأحرف ويمكنك أن لاتتجاهلها حسبما تريد
# إليك التابع التالي الذي قمت بتعريفه لك بحيث يسهل عليك عملية البحث عن أي سلسلة جزئية وهو حل فعال جداً من ناحية الأداء
#regex وذلك لأنني اعتمدت فيهاستخدام مكتبة التعابير المنتظمة
def stringSearchColumn_DataFrame(df, colName, regex):
    newdf = pd.DataFrame()
    for idx, record in df[colName].iteritems():
        if re.search(regex, record):
            newdf = pd.concat([df[df[colName] == record], newdf], ignore_index=True)
    return newdf
stringSearchColumn_DataFrame(df,"Name","ai")
"""
    Name 	Age 	Address 	Qualification 	Indexes
0 	Jai 	27 	Delhi 	Msc 	1
"""
stringSearchColumn_DataFrame(df,"Name","ai|ci")
"""
    Name   	Age 	Address 	Qualification 	
0 	Princi 	24 	  Kanpur 	  MA 	          
1 	Jai 	  27 	  Delhi 	  Msc 	
"""
# هذا مريح أكثر أليس كذلك؟؟

يمكنك البحث عن طريق عمل list بها المقاطع التى تريد البحث عنها ثم استخدام الدالة searchfor كالتالي:

>>> searchfor = ['og', 'at']
>>> s[s.str.contains('|'.join(searchfor))]
0    cat
1    hat
2    bat
3    dog

كذلك يمكنك استخدام str.contains ووضع المقاطع التي نريد بها مباشرة كالتالي:

>>> df = pd.DataFrame(s)
>>> df[s.str.contains('og|at')] 

0    cat
1    hat
2    bat
3    dog

يمكنك أن تستعمل علامة pipe | مع التابع contains كالتالي:

>>> searchfor = ['og', 'at']
>>> df[df.str.contains('|'.join(searchfor))]
0    cat
1    hat
2    bat
3    dog
dtype: object

أو بدون التابع join كالتالي:

>>> searchfor = ['og', 'at']
>>> df[df.str.contains('og|at')]
0    cat
1    hat
2    bat
3    dog
dtype: object

لكن لاحظ أن النص قد يحتوي على رموز يتم إعتبارها من regex مثل $ و ^ .. إلخ، وبالتالي سوف تؤثر على طريقة البحث، ولحل هذه المشكلة يجب إضافة \\ قبل هذه الرموز، ويمكنك أن تستخدم التابع escape من مكتبة re للقيام بهذه المهمة، كالتالي:

>>> import re
>>> matches = ['$cat', 'dog^ant']
>>> new_matches = [re.escape(m) for m in matches]
>>> new_matches
['\\$cat', 'dog\\^ant']
>>> df = pd.Series(['cat','hat','bat','dog','ant', 'my $cat', 'our dog^ant'])
>>> df[df.str.contains('|'.join(new_matches))]
5        my $cat
6    our dog^ant
dtype: object