Python Pandas Dataframe基于包含字符[重复]的列删除行
我有一个数据框和大多数列'arr'有一个日期正确格式化为
yyyy-mm-dd
几张坏唱片都有问题
/
比如2019/02/10，我想放弃它们。
我试过这个：
ttdf = ttdf[ttdf['arr'].map(lambda x: 0 if '/' in x else 1 ) ]
但我收到一条错误信息：
KeyError: '[1 1 1 ... 0 0 0] not in index'
我的方向对吗？
共有1个答案
IIUC
df[~df.dates.atype(str).str.contains('/')]
例如
df = pd.DataFrame()
df['dates'] = ['2011-01-20', '2011-01-20', '2011/01/20', '2011-01-20']
dates
0 2011-01-20
1 2011-01-20
2 2011/01/20
3 2011-01-20
然后
df[~df.dates.str.contains('/')]
dates
0 2011-01-20
1 2011-01-20
3 2011-01-20
您也可以使用map（正如您尝试的那样），但是使用bool值而不是int，这样您就可以执行布尔掩蔽
df[df['dates'].map(lambda x: False if '/' in x else True )]
dates
0 2011-01-20
1 2011-01-20
3 2011-01-20
但是请注意，如果x中的“/”为真，则为假，否则为真。这与x中的just而不是'/'相同
df[df['dates'].map(lambda x: not '/' in x )]
dates
0 2011-01-20
1 2011-01-20
3 2011-01-20
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