在 R 中 ，你可以使用 str () 函数来检查 dataframe 中 的变量的类型。例如： df <- data.frame(a = c(1, 2, 3), b = c("hello", "world", "!")) str (df) seq：要连接的元素序 列 、 字符串 、元组、字典 上面的语法即：以sep作为分隔符，将seq所有的元素合并成一个新的 字符串 返回值：返回一个以分隔符sep连接各个元素后生成的 字符串 二、结合series. str . contains ()使用筛选数据 pandas 中 str . contains 是一个 字符串 方法，用于检查一个 字符串 是否 包含 另一个 字符串 。它的语法是： DataFrame [' 列 名']. str . contains ('要查找的 字符串 ', na=False) 其 中 ， DataFrame 是一个数据框，[' 列 名']是要查找的 列 名，'要查找的 字符串 '是要查找的 字符串 ，na=False表示不包括缺失值。如果要查找多个 字符串 ，可以使用正则表达式。 ### 回答2： 在pandas 中 ， str . contains 函数是用于 判断 某个 字符串 是否 存在于另一个 字符串 中 的函数。该函数可以用于Series和 DataFrame 对象 中 。下面是该函数的语法： Series. str . contains (pat, case=True, flags=0, na=nan, regex=True) 其 中 ，各参数的含义如下： - pat：被搜索的模式，在 字符串 中 必须出现的部分。可以是一个正则表达式。 - case： 是否 区分大小写，默认为True。 - flags：正则表达式的标志位，默认为0。 - na：替代缺失值的值，默认为NaN。 - regex： 是否 将pat作为正则表达式处理，默认为True。 使用该函数时，可以传入一个 字符串 或正则表达式作为pat参数， 判断 该 字符串 是否 存在于待搜索的Series或 DataFrame 对象 中 的每一 行 。返回值是一个布尔值的Series对象，代表每一 行 是否 包含 了被搜索的 字符串 。如果搜索的 字符串 不存在于被搜索的Series或 DataFrame 对象 中 ，则返回False。 下面简单介绍几个实例： 1. 判断 字符串 是否 存在于Series 中 假设有如下Series对象： import pandas as pd s = pd.Series(['apple', 'banana', 'orange', 'pear']) 现在，我们想要 判断 某个 字符串 是否 存在于该Series 中 。可以使用 str . contains 函数，如下： # 判断 字符串 “apple” 是否 存在于s 中 result = s. str . contains ('apple') print(result) # 输出： # 0 True # 1 False # 2 False # 3 False # dtype: bool 在这个例子 中 ，我们传入了 字符串 “apple”作为pat参数， 判断 字符串 “apple” 是否 存在于s 中 。输出结果表明， 字符串 “apple”只存在于s的第一个元素 中 ，因此第一个元素的返回值为True，其余元素返回值为False。 2. 判断 正则表达式 是否 匹配Series 中 的元素 接下来，我们来看一个使用正则表达式的例子： # 判断 是否 以字母a开头的 字符串 存在于s 中 result = s. str . contains ('^a') print(result) # 输出： # 0 True # 1 False # 2 True # 3 False # dtype: bool 在这个例子 中 ，我们传入了正则表达式“^a”作为pat参数， 判断 s 中 是否 存在以字母a开头的 字符串 。输出结果显示，s 中 的第一个元素和第三个元素均以字母a开头，因此第一和第三个元素的返回值为True，其余元素返回值为False。 3. 判断 字符串 是否 存在于 DataFrame 的一 列 中 除了Series之外， str . contains 函数还可以用于 DataFrame 对象。在这种情况下，函数将被应用于 DataFrame 中 的每一 列 。 # 创建 DataFrame 对象 df = pd. DataFrame ({'fruits': ['apple', 'banana', 'orange', 'pear'], 'prices': [2.5, 3.2, 4.1, 1.5]}) 现在，我们想要利用 str . contains 函数 判断 某个 字符串 是否 存在于 DataFrame 的一个 列 中 。可以如下使用： # 判断 字符串 “apple” 是否 存在于fruits 列 中 result = df['fruits']. str . contains ('apple') print(result) # 输出： # 0 True # 1 False # 2 False # 3 False # Name: fruits, dtype: bool 在这个例子 中 ，我们利用df['fruits']获取 DataFrame 中 的fruits 列 ，然后调用 str . contains 函数 判断 字符串 “apple” 是否 存在于该 列 中 。结果表明，只有第一个元素 中 存在 字符串 “apple”，因此该元素为True，其余元素均为False。 综上所述， str . contains 函数是一个方便的 字符串 查找函数，在处理Series和 DataFrame 对象 中 的 字符串 数据时非常实用。需要注意的是，该函数默认认为输入的模式是正则表达式，因此在使用时需要根据实际需要选择 是否 开启regex参数，以免产生误解。 ### 回答3： 在Pandas 中 ， str . contains 是一种用于 字符串 匹配的方法。它允许用户在 DataFrame 或Series 中 的 字符串 列 中 搜索某个模式，并返回布尔值指示 是否 包含 该模式。 str . contains 方法的语法如下： Series. str . contains (pat, case=True, flags=0, na=nan, regex=True) 其 中 ，pat为要搜索的模式，它可以是 字符串 或正则表达式。case参数用于指示 是否 区分大小写，默认为True。flags参数用于传递正则表达式标志。na参数用于指示如何处理缺失值，默认为nan。regex参数用于指示pat 是否 是正则表达式，默认为True。 str . contains 方法将返回一个具有与调用对象相同长度的布尔Series。对于每个元素，它指示该元素的 字符串 是否 包含 指定 的模式。如果找到匹配项，则返回True，否则返回False。 下面是一个简单的示例： import pandas as pd data = {'text': ['Hello, World!', 'Foo Bar']} df = pd. DataFrame (data) # 使用 str . contains 搜索 包含 “llo”的 行 result = df['text']. str . contains ('llo') print(result) # 0 True # 1 False # Name: text, dtype: bool 在此示例 中 ，我们使用 str . contains 方法搜索 包含 “llo”的 行 。我们传递了一个用于 指定 模式的 字符串 参数“llo”。我们将数据存储在一个 DataFrame 中 ，其 中 包含 两个 字符串 文本 行 。最后，我们的输出结果表明第一个 行 包含 “llo”，第二个 行 不 包含 。