如何在Pandas中删除包含特定值的行

在Pandas中删除包含特定值的行有多种方法，下面一一介绍。

1. 使用布尔索引

通过使用布尔索引，可以选择符合条件的行进行删除。

例如，有如下的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
df

输出：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
3  4  d
4  5  e

现在，我们想删除B列中包含值c和e的行，可以使用布尔索引，代码如下：

df = df[~df['B'].isin(['c', 'e'])]
df

输出：

   A  B
0  1  a
1  2  b
3  4  d

其中，~df['B'].isin(['c', 'e'])表示找出B列中不包含c和e的行，再通过df[~df['B'].isin(['c', 'e'])]来选择符合条件的行进行删除。

2. 使用drop方法

另一种方法是使用drop方法，可以删除指定标签的行或列。

例如，有如下的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
df

输出：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
3  4  d
4  5  e

现在，我们想删除B列中包含值c和e的行，可以使用drop方法，代码如下：

df = df.drop(df[df.B.isin(['c', 'e'])].index)
df

输出：

   A  B
0  1  a
1  2  b
3  4  d

其中，df[df.B.isin(['c', 'e'])].index表示找出B列中包含c和e的行的索引，再通过df.drop(df[df.B.isin(['c', 'e'])].index)来删除这些行。

3. 使用query方法

还有一种方法是使用query方法，可以使用类似SQL的语法来查询符合条件的行。

例如，有如下的DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
df

输出：

   A  B
0  1  a
1  2  b
2  3  c
3  4  d
4  5  e

现在，我们想删除B列中包含值c和e的行，可以使用query方法，代码如下：

df = df.query("B not in ['c', 'e']")
df

输出：

   A  B
0  1  a
1  2  b
3  4  d

其中，"B not in ['c', 'e']"表示找出B列中不包含c和e的行，再通过df.query("B not in ['c', 'e']")来选择符合条件的行进行删除。

以上三种方法都可以删除包含特定值的行，具体用哪种方法，取决于数据的大小和你自己的习惯。