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pandas データフレームをstr.contains()で処理し、nan値を無視したい

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ak_miyamoto

score 16

環境:python3,Win10,jupyter

初学者です。表題のような処理をしたいと考えております。

具体的には以下のようなデータフレームに対して

df1

列1 列2 列3
まいう 1 0
えほあ 1 0
いさえ 2 0
おあい 8 9

(実際にはかなり長く、全部見ることができません。)

以下のような処理をしたところ、

#上の成果物から列1に「う」がふくまれるものだけ読み込む。
contain = df1[df1["列1"].str.contains("う")]

以下のようなエラーを得ました。

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-114-61dba3eb4c39> in <module>()
(中略)

~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in __getitem__(self, key)
   1956         if isinstance(key, (Series, np.ndarray, Index, list)):
   1957             # either boolean or fancy integer index
-> 1958             return self._getitem_array(key)
   1959         elif isinstance(key, DataFrame):
   1960             return self._getitem_frame(key)

~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in _getitem_array(self, key)
   1983     def _getitem_array(self, key):
   1984         # also raises Exception if object array with NA values
-> 1985         if com.is_bool_indexer(key):
   1986             # warning here just in case -- previously __setitem__ was
   1987             # reindexing but __getitem__ was not; it seems more reasonable to

~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\common.py in is_bool_indexer(key)
    187             if not lib.is_bool_array(key):
    188                 if isnull(key).any():
--> 189                     raise ValueError('cannot index with vector containing '
    190                                      'NA / NaN values')
    191                 return False

ValueError: cannot index with vector containing NA / NaN values

以下のサイトで述べられていることが解決策に近いかと思いますが、いまいちここから何をしたらよいのかわかりません。教えて下さると幸いです。

https://stackoverflow.com/questions/28311655/ignoring-nans-with-str-contains

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回答 1

checkベストアンサー

+1

提示サイトの回答にも記載されていますがna=FalseNaNを無視できます。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame( {'c1':[pd.np.nan,'い','う'], 'c2':['か', 'き', 'く']})
df = df[df['c1'].str.contains('う', na=False)]
print(df)

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  • 2018/01/11 17:18

    contains()の()の中に入れるんですね!勘違いしていました。
    本日は立て続けに3つもお答えくださり、大変助かりました。ありがとうございました。

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