根据字符串列的最后一个字母，使用掩码删除 Pandas df 行

【问题标题】：delete Pandas df row using mask, based on the last letter of a string column根据字符串列的最后一个字母，使用掩码删除 Pandas df 行
【发布时间】：2018-11-26 01:38:49
【问题描述】：

例如，在下面的 pandas 数据框中，有 3 行，所有这些都是字符串。我想根据条件放弃if str[-1] == '-':

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

但如果我这样做了

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

它会返回一个错误。我知道可以使用 df.apply 函数来做到这一点。但我只是想知道它是否可以用面具来完成。

【问题讨论】：

标签： python pandas mask

【解决方案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('-$')

这将返回一个布尔系列。使用您的示例：

0     True
1    False
2    False

然后您可以像往常一样使用df.drop() 删除行：

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

如果您愿意，还可以重置索引：

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

【讨论】：