如何在特定列包含子字符串时有效地删除数据框中的行[重复]答案

【问题标题】：How can I drop rows in a dataframe efficiently ir a specific column contains a substring [duplicate]如何在特定列包含子字符串时有效地删除数据框中的行[重复]
【发布时间】：2019-02-17 09:28:44
【问题描述】：

我试过了

df = df[~df['event.properties.comment'].isin(['Extra'])]

问题是如果该列正好包含“Extra”，它只会删除该行，我需要删除包含它的行，甚至作为子字符串。

有什么帮助吗？

【问题讨论】：

标签： python string pandas dataframe series

【解决方案1】：

您可以使用 or 条件来检查字符串的多个条件，根据您的要求，如果文本具有“Extra”或“~”，您可以保留文本。考虑df

    vals    ids
0   1   ~
1   2   bball
2   3   NaN
3   4   Extra text

df[~df.ids.fillna('').str.contains('Extra')]

输出：

    vals    ids
0   1   ~
1   2   bball
2   3   NaN

【讨论】：

我有 2 个问题：1. NaN 值，2. 使用时 ~ （我需要保留不包含单词的那些）出现此错误：一元操作数类型错误 ~ : '浮动'
@AdrianTorrejón 听起来您的列中有空值。 Pandas 将所有 null 视为 NaN（它们始终是浮点数，因为 pandas 目前是在 numpy 之上构建的）。你必须为你的 NaN 选择一个合适的字符串映射。
OP 想要删除包含 extra 的行，您的解决方案是保留这些行并删除其余行
谢谢，完美运行！有什么办法让它对大小写不敏感？
df[~df.ids.fillna('').str.contains('Extra',case=False)]