如何在 Pandas 中删除包含特定字符串的行？

当我们使用 Pandas 处理数据时，有时候需要根据特定条件删除 DataFrame 中的某些行。比如，我们想要删除包含特定字符串的行，该怎么办呢？

下面，我们将介绍 Pandas 中几种常见的方法，帮助你删除 DataFrame 中包含特定字符串的行。

方法一：使用 Pandas 的 str.contains() 方法

我们可以使用 Pandas 的 str.contains() 方法，筛选出包含特定字符串的行，并将其从 DataFrame 中删除。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 35, 40],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
})

# 查看示例 DataFrame
print(df)

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

# 查看处理后的 DataFrame
print(df)

输出如下：

       name  age gender
0     Alice   25      F
1       Bob   30      M
2   Charlie   35      M
3     David   40      M

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
3    David   40      M

在上面的代码中，我们首先创建了一个示例 DataFrame。然后，使用 str.contains() 方法，筛选出包含 'Char' 字符串的行，并通过 ~ 符号取其反，即删除这些行。最后，打印处理后的 DataFrame。

需要注意的是，在使用 str.contains() 方法时，我们需要在 DataFrame 中选择一列，并将其传入该方法中。在上面的示例代码中，我们使用 df['name'] 选择了 'name' 列，并将其传入 str.contains() 方法中。

方法二：使用 Pandas 的布尔索引

除了使用 str.contains() 方法之外，我们还可以使用 Pandas 的布尔索引来实现删除包含特定字符串的行的操作。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 35, 40],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
})

# 查看示例 DataFrame
print(df)

# 使用布尔索引删除包含特定字符串的行
df = df[~df['name'].str.contains('Char')]

# 查看处理后的 DataFrame
print(df)

输出如下：

       name  age gender
0     Alice   25      F
1       Bob   30      M
2   Charlie   35      M
3     David   40      M

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
3    David   40      M

在上面的代码中，我们首先创建了一个示例 DataFrame。然后，使用 df['name'].str.contains('Char') 进行布尔判断，判断哪些行包含 'Char' 字符串，将结果赋值给一个布尔数组。然后，使用 ~ 符号取该布尔数组的反，即删除包含 'Char' 字符串的行。最后，打印处理后的 DataFrame。

总结

以上是两种在 Pandas 中删除包含特定字符串的行的方法。使用 str.contains() 方式更加简便，但是需要注意传入正确的列名；而使用布尔索引则更加灵活，但是代码稍微有些繁琐。无论是哪种方法，请根据实际情况选择最为合适的方式。