如何在Pandas DataFrame中删除含指定字符的行并生成独立新表

你遇到的两个问题可以通过增加两个方法调用解决：

• 要生成完全独立于原df的新数据框（非视图），需要在筛选逻辑后加.copy()强制生成深拷贝
• 要解决索引跳空的问题，调用.reset_index(drop=True)重置为从0开始的连续索引

优化后的完整代码 #

df2 = df[~df[6].str.contains("\?", na=False)].copy().reset_index(drop=True)

参数说明 #

• ~ 是pandas中的逻辑取反运算符，和你原写法的==False逻辑完全等价，是更通用的写法
• na=False 用来处理第6列存在空值的场景：遇到空值时默认返回False，避免空值导致筛选逻辑报错
• .copy() 强制生成深拷贝，新生成的df2和原df完全独立，修改其中一个不会影响另一个
• reset_index(drop=True) 重置行索引为连续整数，drop=True表示丢弃原来的旧索引，不会将其作为新列加入数据框

如果你需要保留原来的行索引，不需要重置连续索引，仅要独立副本可以用以下代码：

df2 = df[~df[6].str.contains("\?", na=False)].copy()

注：你之前观察到的索引跳空不是视图导致的，是pandas筛选操作的默认行为：筛选后会保留原数据框的行索引，就算是深拷贝对象如果不主动重置索引也会出现跳空情况。

原问题参考数据框样式 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者reloh100