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社区首页 >问答首页 >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
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Stack Overflow用户
提问于 2017-12-09 10:55:24
回答 2查看 1.9K关注 0票数 0

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:

代码语言:javascript
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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

EN

回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2017-12-09 11:00:52

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

票数 0
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Stack Overflow用户

发布于 2017-12-09 13:14:35

代码语言:javascript
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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:

代码语言:javascript
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  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。

代码语言:javascript
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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。

票数 0
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/47727796

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