pandas DataFrame执行过滤代码后未永久删除含指定字符串行的问题

问题原因 #

你运行的筛选逻辑仅会返回符合条件的DataFrame副本，不会修改原始的df对象，所以执行后查看原df不会有变化。

解决方法 #

方法1：赋值覆盖原对象 #

这是最常用的写法，直接把筛选后的结果赋值给原变量即可：

# 基础写法，na=False用于处理列中存在NaN时的报错问题
df = df[df["column"].str.contains('text', na=False) == False]
# 更简洁的取反写法，~在pandas中表示布尔值取反
df = df[~df["column"].str.contains('text', na=False)]

方法2：使用drop方法直接修改原对象 #

通过指定inplace=True参数可以直接在原df上做修改，无需额外赋值：

# 先筛选出需要删除的行的索引
drop_idx = df[df["column"].str.contains('text', na=False)].index
# 执行删除
df.drop(drop_idx, inplace=True)

可选参数说明 #

如果需要调整匹配规则，可以给str.contains添加对应参数：

• 忽略大小写匹配：添加case=False
• 按普通字符串匹配而非正则：添加regex=False
• 指定匹配时的编码规则：添加encoding="utf-8"

内容的提问来源于stack exchange，提问作者KOsterlund