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

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如何将pandas.dataframe追加到dask.dataframe中

要将 Pandas DataFrame 追加到 Dask DataFrame 中，可以使用 Dask DataFrame 的 `append()` 方法。具体操作步骤如下：

1. 将 Pandas DataFrame 转换为 Dask DataFrame，可以使用 `dask.dataframe.from_pandas()` 方法。

import dask.dataframe as dd
import pandas as pd

# 创建 Pandas DataFrame
df_pandas = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 将 Pandas DataFrame 转换为 Dask DataFrame
df_dask = dd.from_pandas(df_pandas, npartitions=2)

2. 创建一个新的 Pandas DataFrame，并将其追加到 Dask DataFrame 中。

# 创建一个新的 Pandas DataFrame
df_new = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]})

# 将新的 Pandas DataFrame 追加到 Dask DataFrame 中
df_dask = df_dask.append(dd.from_pandas(df_new, npartitions=2))

在这个例子中，我们创建了一个新的 Pandas DataFrame `df_new`，它包含了两个新的行。然后，我们使用 `dd.from_pandas()` 将它转换为 Dask DataFrame，并使用 `append()` 方法将其追加到之前的 Dask DataFrame 中。

需要注意的是，`append()` 方法会返回一个新的 Dask DataFrame，因此需要将其赋值给原来的变量名。另外，为了避免分区数发生变化，我们在创建新的 Dask DataFrame 时指定了相同的 `npartitions` 参数。

如何将pandas.dataframe存储到dask.dataframe中

将 Pandas 的 DataFrame 存储到 Dask 的 DataFrame 中，可以使用 `dask.dataframe.from_pandas` 函数。以下是一个简单的示例，演示如何将 Pandas 的 DataFrame 存储到 Dask 的 DataFrame 中：

import pandas as pd
import dask.dataframe as dd

# 创建一个 Pandas 的 DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将 Pandas 的 DataFrame 转换为 Dask 的 DataFrame
ddf = dd.from_pandas(df, npartitions=4)

# 计算一些统计信息
mean = ddf['column1'].mean().compute()
max = ddf['column2'].max().compute()

# 查询数据
result = ddf[ddf['column3'] > 0].compute()

在这个示例中，我们首先使用 Pandas 的 `read_csv` 函数读取一个 CSV 文件，并将其存储为 Pandas 的 DataFrame 对象。然后，我们使用 `dask.dataframe.from_pandas` 函数将 Pandas 的 DataFrame 对象转换为 Dask 的 DataFrame 对象。需要注意的是，`from_pandas` 函数会将 Pandas 的 DataFrame 对象分块存储到 Dask 的 DataFrame 对象中，因此需要指定 `npartitions` 参数来设置分块数量。

转换完成后，我们就可以使用 Dask 的 `dask.dataframe` 对象来计算统计信息和查询数据了。需要注意的是，Dask 的 `dask.dataframe` 对象与 Pandas 的 `pandas.DataFrame` 对象有一些不同之处，因此需要根据具体情况来选择适当的操作和分块大小，以获得最佳的性能。