パンダのDataFrameで「does-not-contain」を検索します

私はいくつかの検索を実行しましたが、データフレームをでフィルタリングする方法を理解できませんdf["col"].str.contains(word)が、その逆を行う方法があるかどうか疑問に思っています。そのセットの補完によってデータフレームをフィルタリングします。例：の効果に!(df["col"].str.contains(word))。

これはDataFrame方法で行うことができますか？

反転（〜）演算子を使用できます（これはブールデータのnotのように機能します）。

new_df = df[~df["col"].str.contains(word)]

、new_dfRHSから返されたコピーはどこにありますか。

containsは正規表現も受け入れます...

上記がValueErrorをスローする場合は、データ型が混在していることが原因である可能性が高いため、次を使用しますna=False。

new_df = df[~df["col"].str.contains(word, na=False)]

または、

new_df = df[df["col"].str.contains(word) == False]

not（〜）記号にも問題があったため、別のStackOverflowスレッドからの別の方法を次に示します。

df[df["col"].str.contains('this|that')==False]

ApplyとLambdaを使用して、リスト内の任意のものが列に含まれる行を選択できます。あなたのシナリオの場合：

df[df["col"].apply(lambda x:x not in [word1,word2,word3])]

上記のAndyが推奨するコマンドを使用する前に、NULL値を取り除く必要がありました。例：

df = pd.DataFrame(index = [0, 1, 2], columns=['first', 'second', 'third'])
df.ix[:, 'first'] = 'myword'
df.ix[0, 'second'] = 'myword'
df.ix[2, 'second'] = 'myword'
df.ix[1, 'third'] = 'myword'
df

    first   second  third
0   myword  myword   NaN
1   myword  NaN      myword 
2   myword  myword   NaN

次のコマンドを実行します。

~df["second"].str.contains(word)

次のエラーが発生します。

TypeError: bad operand type for unary ~: 'float'

最初にdropna（）またはfillna（）を使用してNULL値を削除し、問題なくコマンドを再試行しました。

答えが投稿されているといいのですが

複数の単語を見つけてdataFrameからそれらを無効にするフレームワークを追加しています。

ここ'word1','word2','word3','word4'=検索するパターンのリスト

df = DataFrame

column_a = DataFrame dfからの列名

Search_for_These_values = ['word1','word2','word3','word4'] 

pattern = '|'.join(Search_for_These_values)

result = df.loc[~(df['column_a'].str.contains(pattern, case=False)]

nanselm2の回答に加えて、次の0代わりに使用できますFalse。

df["col"].str.contains(word)==0