我有一個列如下的數(shù)據(jù)框 -u'wellthie_issuer_identifier', u'issuer_name', u'service_area_identifier', u'hios_plan_identifier', u'plan_year', u'type'我需要驗證每一列中的值，最后有一個有效的數(shù)據(jù)框。例如，我需要檢查plan_year列是否滿足以下驗證presence: true, numericality: true, length: { is: 4 }hios_plan_identifier 列滿足以下正則表達(dá)式。 format: /\A(\d{5}[A-Z]{2}[a-zA-Z0-9]{3,7}-TMP|\d{5}[A-Z]{2}\d{3,7}(\-?\d{2})*)\z/,
presence: true, length: { minimum: 10 },type 列包含，in: ['MetalPlan', 'MedicarePlan', 'BasicHealthPlan', 'DualPlan', 'MedicaidPlan', 'ChipPlan']有很多列需要驗證。我試圖給出一個示例數(shù)據(jù)。我可以用 s 檢查正則表達(dá)式tr.contains('\A(\d{5}[A-Z]{2}[a-zA-Z0-9]{3,7}-TMP|\d{5}[A-Z]{2}\d{3,7}(\-?\d{2})*)\Z', regex=True)同樣，我也可以單獨檢查其他驗證。我對如何將所有驗證放在一起感到困惑。我應(yīng)該把所有的都放在一個有條件的if循環(huán)中and嗎？有沒有一種簡單的方法來驗證數(shù)據(jù)框列？在這里需要幫助
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牛魔王的故事
TA貢獻(xiàn)1830條經(jīng)驗 獲得超3個贊
您可以使用多種 Pandas 函數(shù)?；旧?，您可以用來按內(nèi)容過濾數(shù)據(jù)框的語法是：
df = df[(condition1) & (condition2) & ...] # filter the df and assign to the same df
專門針對您的情況，您可以替換condition為以下函數(shù)（表達(dá)式）：
df[some_column] == some_value
df[some_column].isin(some_list_of_values) # This check whether the value of the column is one of the values in the list
df[some_column].str.contains() # You can use it the same as str.contains()
df[some_column].str.isdigit() # Same usage as str.isdigit(), check whether string is all digits, need to make sure column type is string in advance
df[some_column].str.len() == 4 # Filter string with length of 4
最后，如果要重置索引，可以使用df = df.reset_index(drop=True)將輸出 df 索引重置為 0,1,2,...
編輯：要檢查您可以使用的 NaN、NaT、None 值
df[some_column].isnull()
對于多列，您可以使用
df[[col1, col2]].isin(valuelist).all(axis=1)
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