有条件地放弃[重复]

Question

我想从df1中删除某些行。我确实以这种方式编写了条件，并向我显示了要删除的确切行。但是，当我尝试对此数据应用drop时，它不起作用：

to_be deleted = df1.loc[df1['barcode'].str.contains('....-..-....-11.', regex=True)]

当我使用

to_be deleted.head()
print(len(to_be deleted))

我可以看到我要删除的数据，这意味着代码有效。然而，当我尝试删除这些行时，它不起作用

df2 = df1.drop([df1['barcode'].str.contains('....-..-....-11.', regex=True)], axis=1, inplace=True)

我也试过了

df2 = df1.drop(to_be_deleted, axis=1, inplace=True)

但它要么表明：

'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

或

/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

如何删除在（待删除）数据框中指定的这些行？

非常感谢。

Answer 1

您不需要使用pd。DataFrame.drop：

mask = df1['barcode'].str.contains('....-..-....-11.', regex=True)

df1 = df1[~mask]

~运算符表示否定。由于掩码是一个布尔数组，所以它被否定并在df1上用作行过滤器。