ddataframe 删除行中包含指定整型的数字

dataframe 是 Pandas 库中用于处理结构化数据的一种数据结构，通常用于二维表格数据的表示，其中每一列可以是不同的数据类型（整型、浮点型、字符串等）。而删除行中包含指定整型的数字，可以通过 Pandas 库中的 drop 方法来实现。

具体步骤如下：

1.首先，读取数据，并将整型列转为字符串列，以避免误判。

2.然后，通过 apply 方法对每一行数据进行处理，返回一个布尔类型的值，用于表示该行是否包含指定整型的数字。

3.接着，使用布尔索引（boolean indexing）选出不含指定整型的行，这里使用了 ~ 符号取反。

4.最后，使用 drop 方法删除不含指定整型的行。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv', dtype=str)

# 定义要删除的整型数字
num = 3

# 将整型列转为字符串列
df['col'] = df['col'].astype(str)

# 生成布尔类型的 Series
bool_series = df.apply(lambda x: str(num) not in x['col'], axis=1)

# 布尔索引选出不含指定整型数字的行
new_df = df[~bool_series]

# 删除不含指定整型数字的行
result = new_df.drop(columns=['col'])

注意事项：

1.在删除行之前，最好先对字符串列进行处理，避免误判。

2.在 apply 方法中，axis 参数需要设置为 1，表示按行处理。

3.drop 方法默认不会修改原始 DataFrame，需要将结果赋值给一个新的变量。