用pandas写代码，删除A列中包括“”AB“或者“CD”的行

### 回答1：
可以按照以下步骤使用 pandas 删除 A 列中包含 "AB" 或者 "CD" 的行：

1. 读取数据为 pandas DataFrame。

2. 使用 DataFrame 的 str.contains() 方法查找 A 列中包含 "AB" 或者 "CD" 的行，并用布尔值进行标记。

3. 使用 DataFrame 的 drop() 方法，将标记为 True 的行删除，同时指定参数 axis=0 删除行，inplace=True 直接在原 DataFrame 上修改。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据为 DataFrame
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 查找 A 列中包含 "AB" 或者 "CD" 的行，并标记为 True
mask = df['A'].str.contains('AB|CD')

# 删除标记为 True 的行，并修改原 DataFrame
df.drop(df[mask].index, axis=0, inplace=True)

以上代码中，'|' 符号用于连接多个关键词，表示逻辑上的“或”关系。如果需要删除包含其他关键词的行，只需要修改 str.contains() 方法中的参数即可。

### 回答2：
要使用pandas写代码删除包含“AB”或“CD”的行，可以按以下步骤操作：

1. 首先，导入必要的库：

import pandas as pd

2. 然后，使用pd.read_csv()函数读取包含数据的csv文件，并将其存储为一个DataFrame对象。假设文件名为“data.csv”：

df = pd.read_csv('data.csv')

3. 接下来，使用DataFrame的删除行功能，通过条件判断删除包含“AB”或“CD”的行：

df = df[~df['A'].str.contains('AB|CD')]

其中，df['A'].str.contains('AB|CD')将返回一个布尔值Series对象，表示'A'列是否包含“AB”或“CD”。通过~操作符，将该Series对象的True值取反，得到的结果再赋值给df，即可删除包含“AB”或“CD”的行。

4. 最后，可以将处理后的DataFrame对象保存回csv文件，如果需要的话：

df.to_csv('data_processed.csv', index=False)

其中，index=False表示不保存行索引。

综上所述，上述代码使用pandas删除了'A'列中包含“AB”或“CD”的行，并将处理后的DataFrame保存到了“data_processed.csv”文件中。

### 回答3：
使用Pandas编写代码，可以使用DataFrame的布尔索引功能来删除包含"AB"或"CD"字符串的行。

首先，我们需要导入Pandas库，并读取包含"A"列的数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv("data.csv")

# 输出原始数据集
print("原始数据集：")
print(df)

接下来，我们可以使用布尔索引来过滤出不包含"AB"和"CD"的行，并重新赋值给原始数据集：

# 删除包含"AB"和"CD"的行
df = df[~df['A'].str.contains("AB|CD")]

# 输出删除后的数据集
print("删除特定行后的数据集：")
print(df)

最后，我们得到了不包含"AB"和"CD"的行的数据集。

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv("data.csv")

# 输出原始数据集
print("原始数据集：")
print(df)

# 删除包含"AB"和"CD"的行
df = df[~df['A'].str.contains("AB|CD")]

# 输出删除特定行后的数据集
print("删除特定行后的数据集：")
print(df)

这段代码通过Pandas库的布尔索引功能，在Python中删除了包含"AB"或"CD"的行。