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假如有一个需求场景需要遍历一个csv或excel中的每一个元素，判断这个元素是否含有某个关键字
那么可以用python的pandas库来实现。
方法一：
pandas的dataframe有一个很好用的函数applymap，它可以把某个函数应用到dataframe的每一个元素上，而且比常规的for循环去遍历每个元素要快很多。如下是相关代码：
import pandas as pd data = [["str","ewt","earw"],["agter","awetg","aeorgh"]] dataframe1 = pd.DataFrame(data=data,columns=["name1","name2","name3"]) print(dataframe1) bool_array = dataframe1.applymap(lambda x:"w" in x) out_array = dataframe1[bool_array] print(out_array) name1 name2 name3 0 str ewt earw 1 agter awetg aeorgh name1 name2 name3 0 NaN ewt earw 1 NaN awetg NaN
代码中，bool_array为一个逻辑矩阵，满足条件元素的位置为true，否则为false。然后通过逻辑矩阵去索引dataframe1，就可以得出满足条件的元素。
方法二：
第一种方法是一次性遍历每个元素，这样不好分column去处理，那换一种方式可以每次遍历一列
#接上面代码
file_columns = dataframe1.columns.tolist()
for column in file_columns:
bool_index = dataframe1[column].str.contains("w")
filter_data = dataframe1[column][bool_index]
print(filter_data)
Series([], Name: name1, dtype: object)
0 ewt
1 awetg
Name: name2, dtype: object
0 earw
Name: name3, dtype: object
代码种 Series.str.contains 是 Series 才有的一个操作。另外，filter_data只输出每一列中满足条件的元素，更方便下一步的操作。
简单说明：
针对pandas的dataframe和series，有强大的高阶函数：apply，applymap和map函数等，它们比简单的for循环要快很多，善用这些高阶函数会让你事半功倍。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/11/19
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另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？