如何在pandas中删除全表任意列含特定字符串的行

如果你使用pandas处理表格数据，可以直接用原生向量化操作实现需求，无需提前将目标值转为NaN，执行效率远高于逐行遍历：

# 导入pandas后读取你的数据，此处假设你的原始DataFrame变量名为df
df = df[~df.isin(["refused"]).any(axis=1)]

代码逻辑说明 #

• df.isin(["refused"])：逐单元格检查值是否为目标值refused，返回与原DataFrame结构完全一致的布尔值表
• .any(axis=1)：按行聚合判断，只要该行存在任意一个True（即出现了目标值）就返回True，标记所有需要删除的行
• ~：对布尔值取反，筛选出所有不含目标值的行

该方法默认不会匹配NaN值，你示例中含NaN的行也会正常保留，完全符合你的需求。如果需要同时匹配多个需要排除的值，只需要把所有目标值放入isin的列表参数即可，例如要同时删除含refused和unknown的行，写法改为df.isin(["refused", "unknown"])即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Riley