根据字符串列的最后一个字母，使用掩码删除 Pandas df 行

Question

例如，在下面的 pandas 数据框中有 3 行，都是字符串。我想根据条件下降 if str[-1] == '-':

df = pd.DataFrame({'a': ["123-","123-1","123-2"]})

但如果我这样做

df[df['a'][-1]=='-']

它会return一个错误。我知道可以使用 df.apply 函数来做到这一点。但我只是想知道是否可以用面具来完成。

Answer 1

您可以使用正则表达式创建掩码，如下所示。美元符号将确保连字符仅在字符串末尾匹配。

df.a.str.contains('-$')

这将 return 一个布尔系列。使用您的示例：

0     True
1    False
2    False

然后您可以照常使用 df.drop():

删除行

df.drop(df[df.a.str.contains('-$')].index, inplace=True)

如果您愿意，请重置索引：

df.reset_index(inplace=True, drop=True)

delete Pandas df row using mask, based on the last letter of a string column