pandas如何删除含有特定字符串的行

可以通过`str.contains()`方法和`~`符号来删除含有特定字符串的行。具体操作如下：

假设我们有一个DataFrame `df`，其中一列名为`text`，我们要删除该列中含有字符串`delete`的行，可以使用以下代码：

df = df[~df['text'].str.contains('delete')]

其中`~`表示取反，即删除含有字符串`delete`的行。如果要删除的字符串是一个正则表达式，可以设置`regex=True`参数。

相关问题

pandas删除重复数据 字符串含空格

Pandas是一个强大的数据分析库，用于Python，它提供了一种方便的方式来处理表格数据。当你想要删除DataFrame或Series中的重复数据时，可以使用`drop_duplicates()`函数。这个函数默认会检查每一列是否相等，如果所有列的值都完全一样，就会认为这是一行重复的数据，并将其删除。

例如，如果你有一个包含字符串的DataFrame `df`，其中有些字符串含有空格，你可以这样做：

# 假设 df 是一个 DataFrame
df = df.drop_duplicates(subset='your_column_with_spaces', keep='first') # 'keep' 参数可以选择保留第一份重复（'first'），第二份('last') 或者都不保留('drop')

在这里，`subset` 参数是你想要检查重复的列名，比如 `'your_column_with_spaces'`，如果该列有空格导致的重复。

如果你只想基于某个特定的条件删除重复项，也可以传递一个布尔数组或 Series 到 `keep` 参数：

duplicate_rows = df.duplicated('your_column_with_spaces', keep=False)  # 返回一个布尔数组，标记哪些是重复的
df = df[~duplicate_rows]  # 使用 ~ 运算符取反，选择非重复行

取出df中含有特定字符串的行

可以使用 Pandas 中的 str.contains() 方法来筛选 DataFrame 中含有特定字符串的行。示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3, 4, 5],
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
    'age': [20, 25, 30, 35, 40],
    'email': ['alice@example.com', 'bob@example.com', 'charlie@example.com', 'david@example.com', 'eva@example.com']
})

# 取出 email 列中含有 example.com 的行
result = df[df['email'].str.contains('example.com')]
print(result)

输出结果为：

   id      name  age               email
0   1     Alice   20    alice@example.com
1   2       Bob   25      bob@example.com
2   3   Charlie   30  charlie@example.com
3   4     David   35    david@example.com
4   5       Eva   40      eva@example.com

在上面的代码中，使用了 DataFrame 的 str.contains() 方法来筛选出 email 列中含有 "example.com" 的行，并将结果存储在 result 变量中。