pandas的dataframe中只保留含有某一特定字符的行

你可以使用pandas的str.contains()方法来保留dataframe中含有某一特定字符的行。下面是一个例子：

假设你有以下数据：

| 姓名 | 年龄 | 成绩 |
| ---- | ---- | ---- |
| 张三 | 18 | 90 |
| 李四 | 19 | 85 |
| 王五 | 20 | 92 |
| 小明 | 21 | 88 |

现在你想要保留姓名中含有“张”的行，可以使用如下代码：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '小明'], '年龄': [18, 19, 20, 21], '成绩': [90, 85, 92, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

df = df[df['姓名'].str.contains('张')]
print(df)

运行代码后，输出结果为：

  姓名  年龄  成绩
0  张三  18  90

可以看到，只有含有“张”的行被保留下来了。如果你想要保留的是不含有某一特定字符的行，可以使用str.contains()的neg参数，将其设置为True即可。

相关问题

pandas筛选某一列中含有特定字符的行

可以使用str.contains()方法来筛选某一列中含有特定字符的行。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'City': ['Shanghai', 'Beijing', 'Shenzhen', 'Guangzhou', 'Hangzhou']}
df = pd.DataFrame(data)

# 筛选City列中含有"zhou"字符的行
filtered_df = df[df['City'].str.contains('zhou')]
print(filtered_df)

运行结果：

     Name  Age       City
3   David   40  Guangzhou
4   Emily   45   Hangzhou

pandas.DataFrame中删除包涵特定字符串所在的行

要删除 Pandas DataFrame 中包含特定字符串的行，可以使用 Pandas 的布尔索引和 `str.contains()` 方法。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'], 'B': ['apple', 'orange', 'banana']})

# 找到包含特定字符串的行
rows_to_drop = df[df['B'].str.contains('an')].index

# 使用 drop() 方法删除指定的行
df = df.drop(rows_to_drop)

# 输出结果
print(df)

这将删除 DataFrame 中包含 'an' 字符串的行，即删除第二和第三行的数据。如果要匹配多个特定字符串，可以使用正则表达式。例如，要匹配包含 'an' 或 'le' 的行，可以使用以下代码：

rows_to_drop = df[df['B'].str.contains('an|le')].index