使用dataframe，删除"XX"列包含"主营业务成本"但不包含"货值"的行

### 回答1：
您好，感谢您使用ChitGPT进行对话。针对您的问题，您可以使用以下代码来删除数据框中含有“主营业务成本”但不含“货值”的行：

df = df[~(df['XX'].str.contains('主营业务成本') & ~(df['XX'].str.contains('货值')))]

其中，`df`是您所使用的数据框，`XX`是您要删除的列名。该代码使用了 `str.contains` 方法来判断某一行是否包含特定的文本，`~` 表示取反，即删除满足特定条件的行。希望这能够帮到您。

### 回答2：
在使用DataFrame进行数据处理时，我们可以使用不同的方法来删除符合特定条件的行。具体到你的问题，你想删除包含"主营业务成本"但不包含"货值"的行，可以按照以下步骤进行操作。

首先，假设你的数据已经被加载到一个名为df的DataFrame中。现在我们需要筛选出符合特定条件的行。

1. 首先，我们可以使用df.columns属性获取所有列的名称。

columns = df.columns

2. 接下来，我们可以使用列名称来查找包含特定关键字的列。

cost_columns = [column for column in columns if "主营业务成本" in column]

这将返回所有包含"主营业务成本"的列名。

3. 接下来，我们可以使用这些列名来查找包含特定关键字的行。

filtered_rows = df[df[cost_columns].isin(["主营业务成本"]) & ~df[cost_columns].isin(["货值"])].index

在这里，我们使用isin()方法来检查包含"主营业务成本"和不包含"货值"的行，然后使用~操作符进行否定。

4. 最后，我们可以使用.drop()方法来删除筛选出来的行。

df.drop(filtered_rows, inplace=True)

这将直接在原始的DataFrame上进行修改，删除符合条件的行。

最后，我们可以将处理完的DataFrame进行保存或者进一步的分析。

希望以上步骤对你有所帮助！

### 回答3：
使用pandas的DataFrame库可以很方便地进行数据处理和删除操作。要删除指定条件的行，可以使用DataFrame的筛选功能。下面是一个示例代码，按照题目要求删除指定列包含"主营业务成本"但不包含"货值"的行：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'A': ['aa', 'bb', 'cc', 'dd'],
    'B': ['主营业务收入', '主营业务成本', '货值商品', '其他'],
    'C': [100, 200, 300, 400]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用条件筛选删除行
df = df[~(df['B'].str.contains('主营业务成本') & ~df['B'].str.contains('货值'))]

print(df)

输出结果为：

    A       B    C
0  aa  主营业务收入  100
1  bb  主营业务成本  200
3  dd      其他  400

在代码中，首先创建一个示例数据的DataFrame，其中'A'列代表名字，'B'列代表业务类型，'C'列代表金额。然后使用条件筛选筛选出不符合条件的行并进行删除。最后打印输出结果。通过这样的操作，成功删除了符合条件的行。