从Pandas Dataframe中删除不包含数字和文字的行
从Pandas Dataframe中删除不包含数字和文字的行
提问于 2017-12-09 18:55:24
我在Panda Dataframe中有一个名为'str‘的列。由于我打算从其中删除所有不包含数值0-9或文字a-z的行，因此以下语句不起作用：
data[data['str'].str.contains(r"[a-zA-z0-9]") == True]在执行之后，我分析了列值。它仍然有这样的值：
("[["，"^")
并删除值(在本例中这是不需要的)：
("1"，"2016"，"20160715")
有没有人能帮我？
诚挚的问候
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2017-12-09 19:00:52
您可以使用pandas dropna函数，它将删除包含任何空值的整行。
df=df.dropna()
其中df是您的数据帧
Stack Overflow用户
发布于 2017-12-09 21:14:35
import pandas as pd
data = pd.DataFrame([[']','//','.'],['a2','b2','c2'],['a3','b',']']],columns=['A','B','C'])
test = data['A']str.match('^[\w\d_-]*$')
data = data[test]输出：
A B C
1 a2 b2 c2
2 a3 b ]如果您可以使用非字母-非数字字符，我认为最好的方法是在字典中查找这些字符，然后使用data.replace。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[']','//','.'],['a!','b2','c2'],['a3','b!',']']],columns=['A','B','C'])
df
Output:
A B C
0 ] // .
1 a! b2 c2
2 a3 b! ]
remove = {'.':np.nan, '/':np.nan, ']':np.nan} # The format is {'thing to be replaced':'new thing'}
df['A'] = df['A'].replace(remove) # Checks one column
df
Output:
A B C
0 NaN // .
1 a! b2 c2
2 a3 b! ]
df.dropna()
df
Output:
A B C
1 a! b2 c2
2 a3 b! ]确保替换为您的特定列。dropna()将删除具有任何NaN值的所有列。
注意，不要使用Python方法(如"str“)作为占位符。不过，可能不会在这里烧死你。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/47727796
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