如何删除熊猫中包含特定字符串的行？
在本文中，我们将看到如何删除熊猫中包含特定字符串的行。现在，要删除带有特定字符串的行，我们可以使用 pandas 库中的 contains() 函数。
语法: series.str.contains(字符串，大小写=真，标志=0，na =无，正则表达式=真)
返回–
布尔值的系列或索引
基本上，这个函数将在给定的列中搜索字符串，并返回相应的行。为此，我们需要通过使用这个函数过滤数据帧来创建一个新的数据帧。
语法:
df[ df["列"]. str . contains(" someString ")= = False]
示例:创建数据帧
Python 3
# Importing the library
import pandas as pd
# Dataframe
df = pd.DataFrame({'team': ['Team 1', 'Team 1', 'Team 2',
'Team 3', 'Team 2', 'Team 3'],
'Subject': ['Math', 'Science', 'Science',
'Math', 'Science', 'Math'],
'points': [10, 8, 10, 6, 6, 5]})
# display
df
输出:
方法 1:删除包含特定字符串的行
在这个方法中，我们将使用 str.contains()函数来查找行，该函数将基本上从序列中获取字符串，并检查给定字符串的匹配情况，并且使用布尔值来选择行并将它们设置为 False，这将有助于我们忽略选定的行并保留剩余的行。
语法:df[df[" column _ name "]. str . contains(" string ")= = False]
例:
在下面的示例中，我们将选择除“团队 1”之外的所有团队。
Python 3
# importing the library
import pandas as pd
# Dataframe
df = pd.DataFrame({'team': ['Team 1', 'Team 1', 'Team 2',
'Team 3', 'Team 2', 'Team 3'],
'Subject': ['Math', 'Science', 'Science',
'Math', 'Science', 'Math'],
'points': [10, 8, 10, 6, 6, 5]})
# Dropping the team 1
df = df[df["team"].str.contains("Team 1") == False]
df
输出:
方法 2:删除包含多个字符串的行
与方法 1 相同，我们在这里遵循相同的步骤，但是使用按位 or 运算符添加一个额外的字符串进行搜索。
语法:df = df[df[" column _ name "]. str . contains(" string 1 | string 2 ")= = False]
例:
在下面的程序中，我们将删除包含“团队 1”或“团队 2”的行。
Python 3
# importing the library
import pandas as pd
# Dataframe
df = pd.DataFrame({'team': ['Team 1', 'Team 1', 'Team 2',
'Team 3', 'Team 2', 'Team 3'],
'Subject': ['Math', 'Science', 'Science',
'Math', 'Science', 'Math'],
'points': [10, 8, 10, 6, 6, 5]})
# Dropping the rows of team 1 and team 2
df = df[df["team"].str.contains("Team 1|Team 2") == False]
# display
df
输出:
方法 3:用给定的部分字符串删除行
在这里，我们使用相同的函数和一个连接方法，该方法携带我们需要搜索的那部分单词。
语法:
df[~ df . column _ name . str . contains(' | ')。join([" string "])]
示例:
在下面这个程序中，情况与上面两种情况不同。在这里，我们将选择和删除带有给定部分字符串的行。例如，我们将删除列主题中带有“Sci”的行。
Python 3
# importing the library
import pandas as pd
# Dataframe
df = pd.DataFrame({'team': ['Team 1', 'Team 1', 'Team 2',
'Team 3', 'Team 2', 'Team 3'],
'Subject': ['Math', 'Science', 'Science',
'Math', 'Science', 'Math'],
'points': [10, 8, 10, 6, 6, 5]})
# Dropping the rows with "Sci"
# identify partial string
discard = ["Sci"]
# drop rows that contain the partial string "Sci"
df[~df.Subject.str.contains('|'.join(discard))]
#display
df
输出:
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