如何修复Pandas中DataFrame年份列非标准行删除失效问题？

你的代码有两个核心问题：

1. 正则表达式里的.是通配符，会匹配任意字符，所以contains(".")实际会匹配所有字符串，取反后逻辑完全错误，必须转义成\.才能匹配真实的小数点。
2. 布尔运算逻辑搞反了：(~A)|(~B)等价于只要不同时包含小数点和横杠的行都保留，这和你要删除含小数点或横杠的需求完全相反，应该用~(A|B)或者(~A)&(~B)。

下面是几种可行的修正方案：

方案一：修正正则与逻辑运算 #

df['level_1'] = df['level_1'].astype(str)

# 筛选出既不含小数点也不含横杠的行
filtered_df = df.loc[
    ~(df['level_1'].str.contains(r"\.") | df['level_1'].str.contains("-")),
    :
]

方案二：用单个正则简化匹配 #

把小数点和横杠合并到一个正则表达式里，代码更简洁：

df['level_1'] = df['level_1'].astype(str)

# 匹配包含.或-的字符串，取反后保留目标行
filtered_df = df.loc[~df['level_1'].str.contains(r"[\.-]"), :]

方案三：精准匹配四位数字年份 #

如果你的年份是标准四位数字（比如2023、1998），直接匹配四位数字更精准，能排除其他非年份的纯数字（比如123、20234）：

df['level_1'] = df['level_1'].astype(str)

# 只保留完全是四位数字的行
filtered_df = df.loc[df['level_1'].str.fullmatch(r"\d{4}"), :]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aroune