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从Pandas Dataframe中删除不包含数字和文字的行

在Pandas中，可以使用条件筛选和逻辑运算来删除不包含数字和文字的行。以下是一个完善且全面的答案：

Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的功能来处理和操作数据。当我们需要从一个Pandas DataFrame中删除不包含数字和文字的行时，可以按照以下步骤进行操作：

  1. 导入必要的库和模块：import pandas as pd import numpy as np
  2. 创建一个示例DataFrame：data = {'A': [1, 2, np.nan, 'text', 4], 'B': ['text', np.nan, 3, 4, 5], 'C': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]} df = pd.DataFrame(data)
  3. 使用条件筛选和逻辑运算来删除不包含数字和文字的行：df = df.dropna(subset=['A', 'B'], how='all') df = df.dropna(subset=['A', 'B'], how='any') df = df.dropna(subset=['A', 'B'], thresh=1) df = df.dropna(subset=['A', 'B'], thresh=2)
  4. subset=['A', 'B']表示我们只在'A'和'B'列中进行筛选。
  5. how='all'表示只有当所选列中的所有值都为NaN时，才删除该行。
  6. how='any'表示只要所选列中有任何一个值为NaN，就删除该行。
  7. thresh=1表示至少需要有1个非NaN值才保留该行。
  8. thresh=2表示至少需要有2个非NaN值才保留该行。
  9. 打印处理后的DataFrame：print(df)

这样，我们就可以从Pandas DataFrame中删除不包含数字和文字的行。

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通宵翻译Pandas官方文档，写了这份Excel万字肝货操作！

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