嘿，我懂你这种“能选到想要排除的内容，却不知道怎么反向操作”的懊恼！其实只需要在你现有的筛选逻辑前加一个否定符号就搞定了，下面给你列出几种常用数据分析工具的实现方式：

R语言（dplyr 或基础语法） #

如果你之前用dplyr包筛选出含"english basement"的观测值是这么写的：

library(dplyr)
filtered_df <- df %>% filter(grepl("english basement", your_column_name))

那要生成排除这类观测值的top_10mpEB，只需要在grepl前加个!（取反符号）：

top_10mpEB <- df %>%
  filter(!grepl("english basement", your_column_name, ignore.case = TRUE))

• ignore.case = TRUE是可选参数，能帮你同时排除大小写变体（比如"English Basement"），如果不需要区分大小写可以加上。
• 如果你的数据里有缺失值（NA），可以再加na.rm = TRUE，避免NA值干扰筛选结果。

要是用基础R语法，写法是：

top_10mpEB <- df[!grepl("english basement", df$your_column_name), ]

Python（Pandas） #

如果之前用Pandas筛选目标观测值的代码是：

import pandas as pd
filtered_df = df[df['your_column_name'].str.contains('english basement')]

那反向排除的话，在str.contains前加~（取反符号）就行：

top_10mpEB = df[~df['your_column_name'].str.contains('english basement', case=False)]

• case=False同样是用来忽略大小写的可选参数。
• 若数据存在NA值，记得加上na=False，防止NA被误判：

top_10mpEB = df[~df['your_column_name'].str.contains('english basement', case=False, na=False)]

只要把代码里的your_column_name替换成你实际存储文本的列名，就能得到你想要的排除后数据集啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Holi Weaver