如何从包含特定列中任何字符串的数据框中删除行
我有以下格式的CSV数据：
+-------------+-------------+-------+
| Location | Num of Reps | Sales |
+-------------+-------------+-------+
| 75894 | 3 | 12 |
| Burkbank | 2 | 19 |
| 75286 | 7 | 24 |
| Carson City | 4 | 13 |
| 27659 | 3 | 17 |
+-------------+-------------+-------+
位置列属于对象数据类型。我想做的是删除所有具有非数字位置标签的行。因此，根据上表，我的期望输出为：
+----------+-------------+-------+
| Location | Num of Reps | Sales |
+----------+-------------+-------+
| 75894 | 3 | 12 |
| 75286 | 7 | 24 |
| 27659 | 3 | 17 |
+----------+-------------+-------+
现在，我可以用以下方式硬编码解决方案：
list1 = ['Carson City ', 'Burbank'];
df = df[~df['Location'].isin(['list1'])]
这是受以下帖子的启发：
如何从特定列中包含特定字符串的数据框中删除行？
然而，我所寻找的是一个通用的解决方案，它将适用于上述任何类型的表。
共有3个答案
In [139]: df[~df.Location.str.contains('\D')]
Out[139]:
Location Num of Reps Sales
0 75894 3 12
2 75286 7 24
4 27659 3 17
您可以使用pd。to_numeric将非数值强制为nan，然后根据位置是否为nan进行过滤：
df[pd.to_numeric(df.Location, errors='coerce').notnull()]
#Location Num of Reps Sales
#0 75894 3 12
#2 75286 7 24
#4 27659 3 17
或者你可以这么做
df[df['Location'].str.isnumeric()]
Location Num of Reps Sales 0 75894 3 12 2 75286 7 24 4 27659 3 17
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我在python中有一个非常大的数据帧，我想把所有具有特定字符串的行放到特定列中。 例如，我想删除所有在数据帧的C列中有字符串“XYZ”作为子字符串的行。 这可以通过使用有效的方式实现。drop（）方法？
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我有一个具有以下列名的熊猫数据框： 结果1、测试1、结果2、测试2、结果3、测试3等。。。 我想删除名称中包含单词“Test”的所有列。此类列的数量不是静态的，而是取决于以前的函数。 我该怎么做？
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问题内容： 我有一个带有以下列名称的pandas数据框： Result1，Test1，Result2，Test2，Result3，Test3等… 我要删除名称包含单词“ Test”的所有列。这样的列数不是静态的，而是取决于先前的功能。 我怎样才能做到这一点？ 问题答案：
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