删除基于 CSV 文件的 DF 行 (Pandas,Python3)

Question

现在，我正在尝试创建一个函数，该函数根据 Excel 文件中列出的某些条件删除行。这个 excel 文件（坏词 2）包含应该从 DF 中删除的词对，如下所示：

header
the man
is a

我的代码的第二部分是我要应用的函数

import pandas as pd
data = ({'words':['the man','is a','good guy']})
df = pd.DataFrame(data)

xl = pd.ExcelFile('C:/Users/j/Desktop/bad words2.xlsx')
badwords = xl.parse()
badwords = badwords['header']

def removewords(x):
    for w in x:
        pattern = '^'+''.join('(?=.*{})'.format(word) for word in w.split())
        df[df['words'].str.contains(pattern)==False]
        df.dropna()


 print(removewords(badwords))

因此，理想情况下，在应用此函数结束时，我应该得到一个仅包含以下内容的 DF：

 words
 good guy

但是，现在，这个函数返回的只是“无”。我做错了什么？

Answer 1

一些想法：

1. 最后两个操作返回一个新的 DataFrame。 IE。他们不会就地修改 DataFrame。您需要将这些操作的结果分配给某些东西，例如df。
2. 然后如果您执行上述操作，则变量df 无法在函数范围内进行赋值。您可以将其作为参数传入。 （请注意：这不是您的代码的问题，而是建议的解决方案。）或者，您可以在函数中实例化一个新的 DataFrame。
3. 您没有在函数结束时返回 DataFrame。

试试吧：

def removewords(df,x):
    for w in x:
        pattern = '^'+''.join('(?=.*{})'.format(word) for word in w.split())
        df = df[df['words'].str.contains(pattern)==False]
        df = df.dropna()
    return df

print(removewords(df,badwords))