如何从Pandas DataFrame中删除City列值为CT(41.575155 -72.738288)的行？

嘿，我来帮你搞定这个问题！要删除City列值为CT(41.575155 -72.738288)的行，有几种简单可靠的方法，我给你一一列出来：

方法1：直接通过布尔索引筛选保留需要的行 #

这是最直观的方式，直接保留City列不等于目标值的所有行：

import pandas as pd

# 先构造你的示例DataFrame（方便测试）
data = {
    'Date': ['07/17/2012', '10/01/2012', '04/28/2013', '04/06/2014', '04/27/2014'],
    'Sex': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Male'],
    'Race': ['White', 'White', 'White', 'White', 'White'],
    'Cause of Death': ['1,1-Difluoroethane Toxicity', 'Heroin Toxicity', 'Acute Heroin Toxicity', 'Heroin and Cocaine Intoxication', 'Acute Heroin Intoxication'],
    'City': [pd.NA, 'PORTLAND', 'CT(41.575155 -72.738288)', 'WATERBURY', 'NEW LONDON'],
    'state': [pd.NA, 'CT', pd.NA, 'CT', 'CT']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 核心操作：删除目标行
df = df[df['City'] != 'CT(41.575155 -72.738288)']

这种方法会自动保留City列是NaN的行，因为NaN和任何值比较结果都是False，不会被误删。

方法2：通过正则匹配删除格式类似的行 #

如果以后还有类似带坐标的错误值（比如CT(xxx.xxx -xxx.xxx)格式），可以用正则表达式批量匹配删除，通用性更强：

# 匹配"CT(数字 数字)"格式的字符串，~表示取反保留其他行，na=False保留NaN行
df = df[~df['City'].str.contains(r'CT\(\d+\.\d+ -\d+\.\d+\)', na=False)]

方法3：先定位索引再删除 #

如果你想先确认目标行的索引再动手删除，可以这么做：

# 找到目标行的索引
target_index = df[df['City'] == 'CT(41.575155 -72.738288)'].index
# 删除该行（加inplace=True可直接修改原DataFrame，无需重新赋值）
df.drop(target_index, inplace=True)

⚠️ 小贴士：用inplace=True会直接修改原DataFrame，不需要重新赋值，但如果需要保留原始数据备份，建议还是赋值给新变量，避免数据丢失。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hima