print
(
'原来的是: '
,
df
.
shape
)
y
=
df
[
df
[
'filename'
]
.
str
.
contains
(
'other'
)
]
print
(
'需要删除: '
,
y
.
shape
)
new
=
df
.
drop
(
df
[
df
[
'filename'
]
.
str
.
contains
(
'other'
)
]
.
index
)
print
(
'剩下的是 ： '
,
new
.
shape
)
import pandas as pddf = pd.read_csv('./1111.csv')print('原来的是: ', df.shape)y = df[df['filename'].str.contains('other')] # 这里填写需要删除的关键字！！！！！！！！！print('需要删除: ', y.shape)new = df.drop(df[df['filename'].str.contains('other')].index)print('剩下的是 ： ', new
1.
删除
/选取某列含有特殊数值的
行
1.
删除
/选取某列含有特殊数值的
行
2.
删除
/选取某
行
含有特殊数值的列
1.
删除
/选取某列含有特殊数值的
行
利用 df[~df['column_name'].isin(["strings"])]
删除
df表中
包含
指定
字符串
”strings“的
行
数据
#通过.isin()，选取
包含
指定
字符串
"boy"的
行
df1=df1[~df1['A'].isin(["boy"])...
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/d
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC'))
print(df1)
df2=df1.copy()
#
删除
/选取...
您可以使用
Pandas
中的 str.contains() 方法来查找
包含
特定
字符串
的
行
，并使用 drop() 方法
删除
这些
行
。以下是示例代码：
```
python
import
pandas
as pd
# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']}
df = pd.DataFrame(data)
#
删除
包含
特定
字符串
的
行
df = df[~df['City'].str.contains('zhou')]
# 打印结果
print(df)
在上面的代码中，我们使用了 ~ 操作符来反转
包含
特定
字符串
的
行
的布尔值，然后使用该布尔值来选择要保留的
行
。最后，我们使用 drop() 方法来
删除
包含
特定
字符串
的
行
。
完美解决ImportError: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or directory
26799
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