有多种途径,下面我将介绍其中两种常用的方法。
方法一:使用str.contains()方法配合~运算符
df = df[~df['column_name'].str.contains('sub_string')]
这种方法首先使用str.contains('sub_string')
来筛选出包含指定子字符串的行,然后通过~运算符取反,即可得到不包含指定子字符串的行。最后将结果重新赋值给原始数据帧df,即可删除包含指定子字符串的行。
方法二:使用正则表达式配合str.contains()方法
df = df[~df['column_name'].str.contains(r'\bsub_string\b', regex=True)]
这种方法类似于方法一,不同之处在于使用了正则表达式,\b
表示单词边界,可以确保只匹配完整的子字符串。其他步骤与方法一相同。
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