Pandas 删除带有特殊字符的行

在本文中，我们将学习如何删除带有特殊字符的行，即；如果一行包含任何包含特殊字符（如@、%、&、$、#、+、-、*、/ 等）的值，则删除该行并修改数据。要删除此类行，首先，我们必须搜索每列具有特殊字符的行，然后删除。为了搜索，我们使用正则表达式 [@#&$%+-/*] 或 [^0-9a-zA-Z]。让我们用一些例子来讨论整个过程：

示例 1：

本示例由部分代码组成，使用的数据框可以通过点击data1.csv下载或如下所示。

Python3

# importing package
import pandas as pd
 
# load dataset
df = pd.read_csv("data1.csv")
 
# view dataset
print(df)

输出：

选择具有特殊字符值的列的行

蟒蛇3

# select the rows
# if Name column
# has special characters
print(df[df.Name.str.contains(r'[@#&$%+-/*]')])

输出：

蟒蛇3

# select the rows
# if Grade column
# has special characters
print(df[df.Grade.str.contains(r'[^0-9a-zA-Z]')])

输出：

合并选定行

蟒蛇3

# merge the selected rows
# by using or
print(df[df.Name.str.contains(r'[^0-9a-zA-Z]')
         | df.Grade.str.contains(r'[@#&$%+-/*]')])

输出：

删除合并的选定行

蟒蛇3

# drop the merged selected rows
print(df.drop(df[df.Name.str.contains(r'[^0-9a-zA-Z]')
                 | df.Grade.str.contains(r'[^0-9a-zA-Z]')].index))

输出：

示例 2：此示例使用可以通过单击data2.csv或如下所示下载的数据帧：

蟒蛇3

# importing package
import pandas as pd
 
# load dataset
df = pd.read_csv("data2.csv")
 
# view dataset
print(df)
 
# select and then merge rows
# with special characters
print(df[df.ID.str.contains(r'[^0-9a-zA-Z]') |
         df.Name.str.contains(r'[^0-9a-zA-Z]') |
         df.Age.str.contains(r'[^0-9a-zA-Z]') |
         df.Country.str.contains(r'[^0-9a-zA-Z]')])
 
# drop the rows
print(df.drop(df[df.ID.str.contains(r'[^0-9a-zA-Z]') |
                 df.Name.str.contains(r'[^0-9a-zA-Z]') |
                 df.Age.str.contains(r'[^0-9a-zA-Z]') |
                 df.Country.str.contains(r'[^0-9a-zA-Z]')].index))

输出 ：