pandas如何删除含有特定字符串的行

您可以使用 Pandas 中的 str.contains() 方法来查找包含特定字符串的行，并使用 drop() 方法删除这些行。以下是示例代码：

import pandas as pd

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

# 删除包含特定字符串的行
df = df[~df['City'].str.contains('zhou')]

# 打印结果
print(df)

在上面的代码中，我们使用了 ~ 操作符来反转包含特定字符串的行的布尔值，然后使用该布尔值来选择要保留的行。最后，我们使用 drop() 方法来删除包含特定字符串的行。

相关问题

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。

pandas将值改为字符串

### 回答1：
要将pandas DataFrame中的值更改为字符串，可以使用astype()函数。将列中的值更改为字符串，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})

# 将列中的值更改为字符串
df['col1'] = df['col1'].astype(str)
df['col2'] = df['col2'].astype(str)

# 输出DataFrame
print(df)

在这个例子中，我们创建了一个DataFrame，然后使用astype()函数将每列中的值更改为字符串。最后，我们打印出DataFrame以查看更改是否生效。

### 回答2：
在pandas中，我们可以使用`astype()`方法将值转换为字符串。这个方法允许我们将任何数据类型的列或者数据框中的值转换为字符串类型。

如果我们要将整个数据框中的所有值都转换为字符串，我们可以使用`astype(str)`。这将返回一个新的数据框，其中包含了所有值都被转换为字符串的结果。

如果我们只想将特定的列转换为字符串，我们可以使用`astype(str)`方法来选择该列，然后将其赋值给原始数据框的同名列。例如，如果我们有一个叫做`df`的数据框，并且想将`column_name`列的值转换为字符串，我们可以使用`df['column_name'] = df['column_name'].astype(str)`。

注意，如果有一些值不能被转换为字符串，会产生一个错误。如果我们希望在遇到这样的情况时转换失败的值为特定的字符串（比如'NA'），我们可以使用`astype(str, errors='coerce')`。

总结起来，使用`astype()`方法，我们能够将pandas数据框中的值转换为字符串类型，可以是整个数据框或者选择特定的列进行转换。

### 回答3：
在pandas中，我们可以使用`.astype()`方法将值改为字符串。

具体地，该方法可以用于将DataFrame中的某一列改为字符串类型。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 更改某一列的值为字符串类型
df['A'] = df['A'].astype(str)

# 打印更改后的DataFrame
print(df)

上述代码中，我们使用`.astype(str)`将A列的值改为字符串类型。

输出结果为：

   A   B
0  1   6
1  2   7
2  3   8
3  4   9
4  5  10

可以看到，A列的值已经变为了字符串类型。

需要注意的是，如果原始数据中含有缺失值（NaN），则`.astype(str)`会将缺失值表示为字符串"nan"。如果需要将缺失值处理为其他字符串，可以使用`.fillna()`方法在更改类型前先处理缺失值。