Pandas 转换熊猫中的数据类型并删除不必要的行

我希望在文件中删除不必要的行，但原始数据中的数据类型声明为object。 我尝试使用.astype转换它，但它似乎不起作用

df = pd.read_csv(raw_data, header=None) 
print(df.dtypes) headers = ['random'] 
print("headers\n", headers) 
df.columns = headers print(df.dtypes)

我只需要这样的数据：

::rc=80000000:lq=135:ct=31D2

df[df.random.str.contains('::rc=')]

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其他一切都是不必要的。

类型

对象

是Pandas存储字符串的方式（直到最近发布的v1，但出于您的目的，类型是

对象也不是问题）。当您说希望数据看起来像那一行时，这取决于您必须有多具体。如果检查有
：：rc=
的行就足够了，那么您可以这样做：

::rc=80000000:lq=135:ct=31D2

df[df.random.str.contains('::rc=')]

否则，您可以使用更复杂的正则表达式模式来精确获取所需的行。
这是否回答了您的问题？