如何删除Pandas DataFrame中含指定子串的行并导出结果？

你已经找对了筛选目标行的方向，接下来只需要用布尔索引的取反操作就能得到保留的原数据，然后分别保存两个文件就好啦，具体步骤和代码如下：

1. 完善筛选条件（可选但推荐） #

首先，你的筛选逻辑是正确的，但如果Name列存在空值（NaN），str.contains会返回NaN，可能导致意外的结果，建议加上na=False参数，把空值排除在匹配结果外：

# 筛选出需要删除的行
df_to_delete = df2[df2['Name'].str.contains("planning|Test|tgt", case=False, na=False)]

2. 从原DataFrame中移除目标行 #

有两种高效的方式可以实现：

• 方式一：用~符号对布尔索引取反，直接得到不需要删除的行：

df2_processed = df2[~df2['Name'].str.contains("planning|Test|tgt", case=False, na=False)]

• 方式二：复用之前的筛选结果，通过索引删除行，避免重复计算：

df2_processed = df2.drop(df_to_delete.index)

3. 分别保存到CSV文件 #

最后把两个DataFrame分别保存到对应的CSV文件即可，index=False可以避免把DataFrame的索引列写入CSV，你可以根据需求调整：

# 保存被删除的行到CSV
df_to_delete.to_csv("deleted_rows.csv", index=False)
# 保存处理后的原数据到CSV
df2_processed.to_csv("processed_df2.csv", index=False)

如果遇到空值处理、特殊匹配规则这类细节问题，随时可以再探讨！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eithar