Pandas删除带有特殊字符的行

要删除带有特殊字符的行，可以通过 Pandas 库中的字符串方法和布尔索引来实现。下面将提供完整的攻略：

1. 导入 Pandas 库

import pandas as pd

1. 加载数据并查看数据样本

df = pd.read_csv('data.csv')
df.head()

在这个样例中，我们假定数据已经从 data.csv 文件中加载，并且已经正确显示在 Pandas 数据框中。

1. 使用 Pandas 字符串方法查找特殊字符所在的行

这里提供两种方法：

方法一：使用 Pandas 的 str.contains() 方法

import re

mask = df.applymap(lambda x: bool(re.search('[^0-9a-zA-Z]', str(x))))
df = df[~mask.any(axis=1)]

这种方法将返回一个 Boolean 数据框，其中包含 True 和 False 值。True 值表示该位置存在特殊字符，False 值表示没有。然后使用 any() 方法，只要这些行中有一个 True 即可移除这些行。

方法二：使用 Pandas 的 str.contains() 和 str.count() 方法

mask = df.apply(lambda x: x.str.contains('[^0-9a-zA-Z]').any(), axis=1)
df = df[~mask]

这种方法将返回一个 Series 对象，其中包含 True 和 False 值。True 值表示该行存在特殊字符，False 值表示没有。然后使用 ~ 符号来取反，只留下那些没有特殊字符的行。

1. 保存结果

df.to_csv('clean_data.csv', index=False)

使用 Pandas to_csv() 方法将清理后的数据保存为新文件。

完整代码如下：

import pandas as pd
import re

df = pd.read_csv('data.csv')
mask = df.applymap(lambda x: bool(re.search('[^0-9a-zA-Z]', str(x))))
df = df[~mask.any(axis=1)]
df.to_csv('clean_data.csv', index=False)

这是一个将带有特殊字符的行从 Pandas 数据框中删除的完整攻略，你可以根据自己的情况调整代码中的细节。