dataframeの特定文字を含むデータの抽出について

Question

pythonのseleniumとbs4で以下のようなデータ取得し、dataframeに格納しています。

                                                     0
0                                         #ContentsBox
1                                                    /
2                    http://online.s-bin/search/sea...
3                                  /sitemap/index.html
4                                     n/faq/index.html
..                                                 ...
295                               ../profile/13064.htm
296                               ../profile/13077.htm
297                                /menseki/index.html
298                             /nese/tumon/index.html
299

そこから、「../profile/~」を含むデータだけ抽出し、新たにdataframeを作りたいと思っています。
そこで、以下のコードを作りました。

dftest = df[df_link[0].str.contains('profile',na=False)]

ところが、実行したところ、以下のメッセージが出てきて新しいdataframeにはデータが収納できていませんでした。

 UserWarning: Boolean Series key will be reindexed to match DataFrame index.
  dftest = df[df_link[0].str.contains('profile',na=False)]
Empty DataFrame
Columns: [0]
Index: []

このエラー（メッセージ）について、サイトで調べてみましたが、参考・該当する事例が見つけられなかったので、どのように回避すればよいか、あるいはこの知識を使えばよいよというレベル感でも大丈夫ですので、ご教授いただけると助かります。

よろしくお願いします。

Comments

[meg_]

dfとdf_linkの中身が分からないと回答が難しいかと思います。

[yu--32]

回答いただいた皆様
ありがとうございます。すみません、アドバイスを踏まえ作業しておりますが自分自身のコードが上手く動かないため、まだ質問解決を保留にさせていただいております。申し訳ございませんが、よろしくお願いいたします。

Answer 1

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':['/profile/123.html','/profile/456.html','/abc/def.html']})
print(df)
#                   A
#0  /profile/123.html
#1  /profile/456.html
#2      /abc/def.html

df2 = df[df['A'].str.contains('profile' ,na=False)]
print(df2)
#                   A
#0  /profile/123.html
#1  /profile/456.html

Answer 2

dfに入れる前に弾くというのはどうでしょうか。
おそらくスクレイピング結果をリストなどで保持していると思いますが。

import re

print(scraping_result) # ['http://online.s-bin/search/sea...', '/sitemap/index.html', ...]

extract_profile = [a for a in scraping_result if re.search('./profile/.', a) is not None]

Answer 3

df_link[0].str.contains('profile',na=False)

で得られるbooleanのSeriesの長さが、dfの長さと違っているんでしょう。lenで囲んで比較してみればいいのでは。