回答:
そのためのフラグがあります:
In [11]: df = pd.DataFrame([["foo1"], ["foo2"], ["bar"], [np.nan]], columns=['a'])
In [12]: df.a.str.contains("foo")
Out[12]:
0 True
1 True
2 False
3 NaN
Name: a, dtype: object
In [13]: df.a.str.contains("foo", na=False)
Out[13]:
0 True
1 True
2 False
3 False
Name: a, dtype: bool
str.replaceドキュメントを参照してください:
na:デフォルトのNaN、欠損値の値を埋めます。
したがって、次のことができます。
In [21]: df.loc[df.a.str.contains("foo", na=False)]
Out[21]:
a
0 foo1
1 foo2
df.locだけではなくdf?
理由は100%ではありませんが(実際に答えを探すためにここに来ました)、これも機能し、すべてのnan値を置き換える必要はありません。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([["foo1"], ["foo2"], ["bar"], [np.nan]], columns=['a'])
newdf = df.loc[df['a'].str.contains('foo') == True]
の有無にかかわらず動作し.locます。
ブラケットでインデックスを作成しているときに理解できるので、これが機能する理由はわかりません。パンダは、ブラケット内のすべてをTrueまたはとして評価しますFalse。括弧内に「余分なブール値」というフレーズを作成しても効果がないのはなぜかわかりません。
あなたもパターンすることができます:
DF[DF.col.str.contains(pat = '(foo)', regex = True) ]
import folium
import pandas
data= pandas.read_csv("maps.txt")
lat = list(data["latitude"])
lon = list(data["longitude"])
map= folium.Map(location=[31.5204, 74.3587], zoom_start=6, tiles="Mapbox Bright")
fg = folium.FeatureGroup(name="My Map")
for lt, ln in zip(lat, lon):
c1 = fg.add_child(folium.Marker(location=[lt, ln], popup="Hi i am a Country",icon=folium.Icon(color='green')))
child = fg.add_child(folium.Marker(location=[31.5204, 74.5387], popup="Welcome to Lahore", icon= folium.Icon(color='green')))
map.add_child(fg)
map.save("Lahore.html")
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Ryan\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\check2.py", line 14, in <module>
c1 = fg.add_child(folium.Marker(location=[lt, ln], popup="Hi i am a Country",icon=folium.Icon(color='green')))
File "C:\Users\Ryan\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\folium\map.py", line 647, in __init__
self.location = _validate_coordinates(location)
File "C:\Users\Ryan\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\site-packages\folium\utilities.py", line 48, in _validate_coordinates
'got:\n{!r}'.format(coordinates))
ValueError: Location values cannot contain NaNs, got:
[nan, nan]
a、CSVからデータが入力されa、列に文字列「nan」が含まれる状況がありました。pandas「インテリジェントに」これをに変換しNaN、私がしようとしたときに不平を言い始めましたdf.a.str.contains()。だからええ、プロチップ:列タイプを設定するread_csv()か、後でdf = df.where(pandas.notnull(df), "nan")LOLのようなことをしてください