如何删除Pandas数据框中包含字符的行？

要删除Pandas数据框中包含字符的行，可以使用str.contains()方法来判断数据框中每一行是否包含指定字符，并将返回的布尔值作为索引来过滤数据框。以下是完善且全面的答案：

Pandas是Python中一个强大的数据分析工具库，可以处理和分析各种类型的数据。在Pandas中，可以使用str.contains()方法来查找包含指定字符的行，并通过布尔索引来删除这些行。

具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个包含字符的数据框：

data = {'Name': ['Tom', 'John', 'Amy', 'Emily', 'James'],
        'Age': [25, 30, 21, 35, 28],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用str.contains()方法查找包含指定字符的行：

keyword = 'o'  # 指定字符
filtered_df = df[~df['Name'].str.contains(keyword)]

上述代码中，~表示取反，即保留不包含指定字符的行。

1. 打印过滤后的数据框：

print(filtered_df)

完整的代码如下所示：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'John', 'Amy', 'Emily', 'James'],
        'Age': [25, 30, 21, 35, 28],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

keyword = 'o'  # 指定字符
filtered_df = df[~df['Name'].str.contains(keyword)]

print(filtered_df)

这样，就可以删除Pandas数据框中包含指定字符的行了。

应用场景： 在数据清洗和处理中，经常需要根据特定字符对数据进行筛选和删除。使用str.contains()方法可以方便地实现这一目标。

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