删除包含特定字符串的行是Pandas中常见的数据清洗操作之一。以下是在Pandas中删除包含特定字符串的行的完整攻略。
首先需要导入Pandas库和数据集。可以使用以下代码导入库和数据集，并显示前5行数据。
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 显示前5行数据
print(df.head())
假设要删除包含字符串 "delete" 的行，可以使用以下代码实现：
# 确定要删除的字符串
delete_string = 'delete'
# 删除包含特定字符串的行
df = df[~df['column_name'].str.contains(delete_string)]
代码解释：
- 首先定义要删除的字符串为"delete"，可以根据实际需求修改。
- 使用str.contains方法来检索包含目标字符串的行。
- 由于需要删除这些行，可以使用~操作符来对bool类型的Series取反。
- 然后将更新后的数据赋值给原始的DataFrame。
其中，"column_name"应该替换为需要检索的列名。如果需要在整个DataFrame中检索字符串，可以直接使用以下代码：
df = df[~df.astype(str).apply(lambda x:x.str.contains(delete_string)).any(axis=1)]
代码解释：
- 首先使用astype(str)方法将DataFrame中的所有值转换为字符串。
- 然后使用apply方法遍历每一列，并使用str.contains方法检查每个单元格是否包含目标字符串。
- 最后使用any方法来检查每一行是否有任何一个单元格包含目标字符串。
- 将更新后的数据赋值给原始的DataFrame。
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 显示前5行数据
print(df.head())
# 确定要删除的字符串
delete_string = 'delete'
# 删除包含特定字符串的行
df = df[~df.astype(str).apply(lambda x:x.str.contains(delete_string)).any(axis=1)]
# 打印更新后的DataFrame
print(df)
在这个示例中，我们首先读取了数据集并显示前5行数据。然后确定要删除的字符串为"delete"，并使用astype(str)和apply方法来检索包含特定字符串的行，最后将更新后的数据赋值给原始的DataFrame，并打印出来。
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