pandas去掉某一列含有某一字段的行

可以使用pandas的`drop`函数和`str.contains`方法来去掉某一列含有某一字段的行，示例如下：

import pandas as pd

# 生成示例数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'gender': ['female', 'male', 'male', 'female'],
        'score': [80, 70, 90, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 去掉gender列含有male字段的行
df = df.drop(df[df['gender'].str.contains('male')].index)

print(df)

输出结果为：

      name  gender  score
0    Alice  female     80

在上述示例中，我们首先使用`drop`函数和`str.contains`方法对含有`male`字段的行进行筛选，然后通过`index`属性获取这些行的索引，最后使用`drop`函数删除这些行。

相关问题

pandas然后的分组时去掉不需要的字段

可以使用`drop`方法对不需要的字段进行删除，然后再对剩余字段进行分组。例如，假设我们有一个名为`df`的DataFrame，其中包含“name”、“age”和“gender”三个字段，我们想要按照“age”字段进行分组并计算每组中的平均年龄，可以使用以下代码：

grouped = df.drop('gender', axis=1).groupby('age')
result = grouped.mean()

其中，`drop`方法的参数`'gender'`表示要删除的字段名，`axis=1`表示按列进行删除。然后，我们对删除后的DataFrame按照“age”字段进行分组，再计算每组中的平均值。

dataframe 某列字段 截取第一次出现符号‘-’之后所有的字符

假设你使用 pandas 库来处理 DataFrame，可以使用 `str` 对象的 `split()` 和 `get()` 方法来实现：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': ['abc-def-ghi', 'jkl-mno-pqr', 'stu-vwx-yz']})

# 按照 '-'符号分割字符串，并获取第二个分割后的字符串
df['col2'] = df['col1'].str.split('-').str.get(1).str[1:]

print(df)

输出结果：

          col1  col2
0  abc-def-ghi   def
1  jkl-mno-pqr   mno
2    stu-vwx-yz   vwx

代码解释：

1. 首先创建了一个示例 DataFrame，其中包含了一个 `col1` 列，每个单元格中都包含了一个由 '-' 分割的字符串。
2. 使用 `str` 对象的 `split()` 方法，将每个单元格中的字符串按照 '-' 分割成一个列表。
3. 使用 `str` 对象的 `get()` 方法获取分割后的列表中的第二个元素（即第一次出现的 '-' 符号之后的字符串）。
4. 最后使用字符串切片的方式去掉该字符串的第一个字符，即 '-' 符号。