如何在Pandas中删除某列第三个字符为W的行？

原始DataFrame #

期望输出 #

问题分析 #

你之前写的df[df.ID[2] != 'W']只选中第二行，是因为df.ID[2]取的是ID列第三行的单个元素（Python索引从0开始），而非对每行的ID字符串取第三个字符，这种写法仅能判断单一行的ID，自然得不到正确结果。

高效解决方案 #

针对大型DataFrame，必须用矢量化操作替代遍历，既高效又简洁：

方法1：生成筛选后的新DataFrame #

df_filtered = df[df['ID'].str[2] != 'W']

df['ID'].str[2]会对ID列的每个字符串取索引为2的字符（即第三个字符），返回一个与原DataFrame行数匹配的布尔Series，用它做索引即可筛选出所有符合条件的行。

方法2：原地删除目标行 #

如果无需保留原DataFrame，可直接在原数据上删除：

df.drop(df[df['ID'].str[2] == 'W'].index, inplace=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ray234