有时候需要删除数据表中某一列中包含指定字符串的行，可以使用pandas的字符串包含函数.str.contains：

pd.Series.str.contains(pat, case=True, flags=0, na=None, regex=True)
#pat是搜索字符，case表示是否区分大小写，flags表示是否传递给 re 模块的标志，regex=True则pat是一个正则表达式，regex=False表示pat是一个字符串
官网详细解释链接：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.str.contains.html?highlight=contains#pandas.Series.str.contains
 
示例：提取pandas dataframe中’商品名称‘列包含’手机’字符的所有数据：
 
#提取含有指定字符的行
df2=df[df['商品名称'].str.contains(pat='手机',regex=False)]  #regex=True则pat是一个正则表达式，regex=False表示pat是一个字符串
删除pandas dataframe中’商品名称’列包含’手机’字符的所有数据：
 
#删除含有指定字符的行
df2=df.drop(df[df['商品名称'].str.contains(pat='手机',regex=False)].index,inplace=True)  #regex=True则pat是一个正则表达式，regex=False表示pat是一个字符串
这个df层层嵌套有点让人眼花缭乱，实际过程是先通过df[‘商品名称’].str.contains(pat=‘手机’,regex=False)] 找到‘商品名称’列中所有包括‘手机’的行，然后通过.index得到df行索引，再通过.drop函数删除df中包括这些索引的行。
 
另外一种情况是在运行中遇到上面方法报错：
 
ValueError: cannot index with vector containing NA / NaN values
研究了好久，又是上官网，又是找CSDN其他人的资料，发现都是上面的写法，最后发现问题出在没有加一个条件判断，在是否包含字符条件语句里加上==True，程序就运行正常了，改进后的代码如下：
 
#删除含有指定字符的行，注意在’regex=False)’后面加了‘==True’，也就是只有包含这个字符的行才返回行索引给drop函数。
df2=df.drop(df[df['商品名称'].str.contains(pat='手机',regex=False)==True].index,inplace=True)  #regex=True则pat是一个正则表达式，regex=False表示pat是一个字符串
                                    实现功能一：Python实现根据某列中找到的关键字从原始数据中过滤行，然后匹配到关键词的行数据保存到新的 CSV 文件中；实现功能二：从原始数据中删除“删除的关键字”列中找到的任何关键字的行，然后将剩余数据保存到新的 CSV 文件中
                                    Pandas过滤dataframe中包含特定字符串数据假如有一列全是字符串的dataframe，希望提取包含特定字符的所有数据，该如何提取呢？因为之前尝试使用filter，发现行不通，最终找到这个行得通的方法。举例说明：我希望提取所有包含'Mr.'的人名1、首先将他们进行字符串化，并得到其对应的布尔值：>>> bool = df.str.contains('Mr\.') #不要忘记正则表达式的写法...
df = pd.DataFrame([['AAA'], ['BBB'], ['CCC'],[123]])
# 删除含某特定字符串的行
df1 = df.drop(df[df[0].str.contains('A',na=False)])
# 删除含某特定数字的行
df2 = df.drop(df[df[0] == 123].index)
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🔍 使用布尔索引，你可以迅速定位到符合条件的行。同时，🗑️ drop 方法则能帮助你轻松删除这些行。不仅如此，我们还将展示如何筛选和删除特定值的列，让你的数据处理更加灵活。
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                                    pandas使用str函数和contains函数删除dataframe中单个指定字符串数据列包含特定字符串的数据行（drop rowscontain a specific string）
                                    公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter本文给大家介绍的是如何使用Pandas来操作字符串数据。字符串是一种常见的数据类型，我们遇到的文本、json数据等都是属于字符串的范畴。Python内置了很多处理字符串的方法，这些方法为我们处理和清洗数据提供了很大的便利。python内置方法#1、自定义字符串
x="hellopython!"
x'hello python!'查看x的类型：...
                                    对下一篇大家想看什么，可在评论区留言哦！看到我会更新哒(ง •_•)ง。本例其实是筛选，如果需要保留，可以将筛选后的对象赋值给自己即可。，这个办法其实不是按照行号删除，而是按照索引删除。如果index为3，则会将前4条记录都删除。也可以根据行号删除记录，比如删除第三行。如果想取包含某些字符的记录，可以去掉~4、删除包含某些字符、文字的行或者列。