如何用Pandas删除含4位小数或5位整数的DataFrame行？

要删除gbs2中包含4位小数（如1.2345）或5位整数（如12345）的行，核心是用正则表达式匹配目标格式的数值，再定位并删除对应行。以下是具体实现：

步骤1：明确正则匹配规则 #

针对两种目标格式，构造正则表达式：

• 4位小数：\d+\.\d{4} → 匹配任意数字开头，后跟小数点和4位数字的模式
• 5位整数：\b\d{5}\b → 匹配独立的5位数字（用单词边界\b避免匹配更长数字的子串）

将两者组合为：r'(\d+\.\d{4}|\b\d{5}\b)'

步骤2：定位需删除的行 #

对Produced Qty列使用str.contains()方法匹配正则，得到标记需删除行的布尔序列：

import pandas as pd

# 原数据构造
name = pd.Series(['Product A', 'Product B', 'Product C'])
Produced_Qty = pd.Series(['ABC 1.407', 'NOP 1.6345', 'XYZ 1.3144/1.7523 ect'])
Passed_Qty = pd.Series([499768, 756662, 301297])

gbs2 = pd.DataFrame({'Name':name,
                     'Produced Qty': Produced_Qty,
                     'Passed Qty':Passed_Qty})

# 生成匹配标记
mask = gbs2['Produced Qty'].str.contains(r'(\d+\.\d{4}|\b\d{5}\b)', regex=True)

步骤3：删除目标行 #

可以通过两种方式实现：

方式一：直接过滤保留符合要求的行（更简洁）

gbs2_filtered = gbs2[~mask]

方式二：使用drop()方法删除行

# 获取需删除的行索引
drop_indices = gbs2[mask].index
gbs2_filtered = gbs2.drop(drop_indices)

结果验证 #

处理后gbs2_filtered仅保留Product A的行，符合需求。该方案不受字符串长度、数值位置的影响，只要字符串中存在目标格式的数值，就会被准确定位并删除。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bing Shuen