pandas读取CSV时，过滤掉16进制数据

当你使用Pandas库的`read_csv()`函数从CSV文件读取数据时，如果有一些列包含16进制数据，并且你想过滤掉它们，可以采取以下步骤：

1. **读取数据**：

   import pandas as pd
   data = pd.read_csv('your_file.csv')

2. **检查数据类型**：
使用`dtypes`属性查看每列的数据类型，找到含有16进制数据的列名。例如，如果所有16进制数据都被表示为字符串，可以用`is_string`判断：

   hexadecimal_columns = data.select_dtypes(include='string').columns[data.select_dtypes(include='string').apply(lambda x: all(x.str.contains('0x', case=False)))]

3. **过滤掉16进制列**：
利用布尔索引来选择非16进制列：

   filtered_data = data.drop(columns=hexadecimal_columns)

4. **验证结果**：
可以打印前几行确认是否已移除16进制数据：

   print(filtered_data.head())

注意，上述方法假设16进制数据是以"0x"开头的字符串形式存在。如果不是这种情况，你可能需要调整正则表达式或者自定义条件来匹配。