你遇到的问题很典型——你执行了筛选操作，但没有把筛选后的结果重新赋值回你的DataFrame，所以原始的df根本没有被修改，保存后自然还是能看到那些目标行。

让我一步步帮你修正：

为什么你的代码没生效？ #

你现在的代码是这样的：

df[df["Comments"].str.contains("deleted")==False]
df[df["Comments"].str.contains("removed")==False]

这两行代码只是生成了筛选后的临时DataFrame，但你没有把它们赋值给df（或者其他变量），所以原始的df完全没变化。而且就算你分开赋值，第二次筛选会覆盖第一次的结果，导致只移除了包含removed的行，漏掉deleted的。

正确的解法 #

我们可以把两个条件合并，一次性筛选掉包含任意一个关键词的行，并且把结果赋值回df：

方法1：合并条件，用|表示“或” #

# 筛选出既不包含"deleted"也不包含"removed"的行
df = df[~(df["Comments"].str.contains("deleted") | df["Comments"].str.contains("removed"))]

这里的~是Pandas里的取反操作，相当于==False，写法更简洁。

方法2：用单个str.contains匹配多个关键词 #

更高效的方式是用正则表达式，在str.contains里一次性匹配两个关键词：

# 用正则|匹配任意一个关键词，同时处理可能的空值（na=False）
df = df[~df["Comments"].str.contains(r'\[deleted\]|\[removed\]', na=False)]

这里加r'\[deleted\]'是因为方括号在正则里是特殊字符，需要转义；na=False是用来处理Comments列可能存在的空值（NaN），避免筛选时出现报错或者漏行。

方法3：分步处理（如果需要保留中间步骤） #

如果你想分步处理，记得每一步都要赋值：

# 先移除包含deleted的行
df = df[df["Comments"].str.contains("deleted") == False]
# 再移除包含removed的行
df = df[df["Comments"].str.contains("removed") == False]

不过这种方式效率不如一次性合并条件高，尤其是数据量大的时候。

完整修正后的代码 #

把你的完整代码修改后应该是这样：

import pandas as pd
sol2020 = pd.read_csv("Solana_2020_Comments_Time_Adjusted.csv")
sol2021 = pd.read_csv("Solana_2021_Comments_Time_Adjusted.csv")
df = pd.concat([sol2021, sol2020], ignore_index=True, sort=False)

# 关键修正：移除包含[deleted]或[removed]的行，并重新赋值给df
df = df[~df["Comments"].str.contains(r'\[deleted\]|\[removed\]', na=False)]

# 之后再保存你的df
# df.to_csv("your_output_file.csv", index=False)

额外提醒 #

如果你的Comments列存在空值（NaN），一定要加上na=False参数，否则str.contains遇到NaN会返回NaN，这些行在筛选时会被自动排除（因为NaN在布尔判断里被视为False），可能会导致你意外丢失一些数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者coder888