pandas删除字段子库代码列中等于900ID00的行数据

假设你要删除的子库代码文件名为 `sublib.py`，其中有一个名为 `field` 的列，你可以使用 Pandas 库来删除其中 `field` 列中等于 `900ID00` 的行数据。代码如下：

import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_csv('sublib.py')

# 过滤掉等于 '900ID00' 的行数据
df = df[df['field'] != '900ID00']

# 将过滤后的数据写入文件
df.to_csv('sublib.py', index=False)

在这段代码中，我们首先使用 Pandas 库的 `read_csv` 方法读取文件，将其转换为 DataFrame 对象。然后，我们使用 DataFrame 对象的过滤方法，过滤掉 `field` 列中等于 `900ID00` 的行数据。最后，我们使用 `to_csv` 方法将过滤后的数据写入文件。

需要注意的是，这段代码会直接修改原文件，因此请务必备份文件，以防误操作导致数据丢失。同时，需要根据实际情况修改列名。

相关问题

pandas库子库代码列object的数据怎么实现筛选删除子库代码等于900ID00，子库代码列大于9999的删除

可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 数据结构和相关方法进行子库代码的筛选和删除。具体实现步骤如下：

1. 导入 Pandas 库并读取数据：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

2. 筛选子库代码列等于'900ID00'的行：

# 筛选子库代码列等于'900ID00'的行
df = df[df['子库代码'] != '900ID00']

3. 筛选子库代码列大于9999的行并删除：

# 筛选子库代码列大于9999的行并删除
df = df[df['子库代码'] <= '9999']

4. 可以将结果保存到新的文件中：

# 将结果保存到新的文件中
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

需要注意的是，这里的子库代码列被当做了字符串进行比较，如果数据类型不是字符串需要进行类型转换。

pandas删除直段子库代码包含之母的行

可以使用 Pandas 中的 `str.contains()` 函数来进行筛选，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除包含指定字符的行
df = df[~df['code'].str.contains('之母')]

# 输出结果
print(df.head())

其中，`data.csv` 是包含代码和注释的数据文件，`code` 列是代码内容。`~` 表示取反，所以 `df[~df['code'].str.contains('之母')]` 表示删除包含 `之母` 的行。