df = df[~df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('\?').any(), axis=1)]

这句代码的作用是删除含有"?"的行，具体解释如下：

- `df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('\?').any(), axis=1)`：对表格中的每一行执行lambda函数，将每一行转换为字符串格式，并判断该行中是否含有"?"，然后返回一个布尔值的Series，表示每一行是否含有"?"。
- `~`：对上一步返回的布尔值的Series取反，得到一个新的布尔值的Series，其中True表示该行不含有"?"，False表示该行含有"?"。
- `df[...]`：使用布尔值的Series对表格进行索引，保留不含有"?"的行。最终得到的是一个新的DataFrame，其中不含有"?"的行已经被删除了。

综上，该行代码的作用是删除表格中所有含有"?"的行，保留不含有"?"的行。

相关问题

python df 中如有类似“日期：”的值，删除所在行

在Python中，可以使用pandas库来处理DataFrame。如果你想删除包含特定值（如“日期：”）的行，你可以使用`str.contains()`方法来检查列中的字符串是否包含该值，然后使用布尔索引来过滤掉这些行。

以下是一个简单的示例代码，展示如何删除包含“日期：”的行：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Column1': ['日期：2021-01-01', '数据1', '数据2'],
        'Column2': ['数据A', '日期：2021-01-02', '数据C']}
df = pd.DataFrame(data)

# 打印原始DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)

# 删除包含"日期："的行
df = df[~df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('日期：').any(), axis=1)]

# 打印修改后的DataFrame
print("\n修改后的DataFrame:")
print(df)

在这个例子中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame。然后，我们使用`apply()`函数结合`lambda`表达式和`str.contains()`方法来检查每一行是否包含字符串“日期：”。如果包含，则返回True；否则返回False。通过取反操作`~`，我们得到一个布尔序列，表示哪些行不包含“日期：”。最后，我们使用这个布尔序列来过滤DataFrame，从而删除包含“日期：”的行。

用python实现读入一个含有多个shell的表格，并且把其中含有"?"的行给删除，最后保存

可以使用Python中的pandas库来实现读入表格、删除含有"?"的行和保存表格的操作。具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 读入表格
df = pd.read_csv('table.csv')

# 删除含有"?"的行
df = df[~df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('\?').any(), axis=1)]

# 保存表格
df.to_csv('new_table.csv', index=False)

其中，`pd.read_csv()`函数用于读入csv格式的表格，`~df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('\?').any(), axis=1)`用于判断每一行是否含有"?"，然后取反得到不含有"?"的行，最后使用`df.to_csv()`函数将新的表格保存到csv文件中。