Python 3.x 在while循环期间更新Pandas DF（Python3，Pandas）

一些背景：我的代码接受用户输入并将其应用于我的DF以删除某些行。此过程可根据用户需要重复多次。不幸的是，我不知道如何在我创建的while循环中更新我的DF，以便它保持所做的更改：

data = ({'hello':['the man','is a','good guy']})
df = pd.DataFrame(data)

def func():
    while True:
        n = input('Words: ')
        if n == "Done":
            break  
        elif n != "Done":
            pattern = '^'+''.join('(?=.*{})'.format(word) for word in n.split())
            df[df['hello'].str.contains(pattern)==False]

---

如何在每个循环结束时更新DF，使所做的更改保持不变？好的，我重新评估了您的问题，我以前的答案当然是完全错误的

你想要的是这个。这可以就地完成

mask = df['hello'].str.contains(pattern)
df.drop(mask, inplace=True)

---

这将更新您的数据帧。

在我看来，您已经完成了所有艰苦的工作，但有两个问题

最后一行不会将结果存储在任何位置。大多数熊猫操作都没有“到位”，这意味着您必须将结果存储在某个地方，以便以后使用

df

是一个全局变量，在函数中设置它的值是无效的，除非有一行明确说明

global df

。有关更多详细信息，请参见的正确答案

所以我认为你只需要做：

df = df[df['hello'].str.contains(pattern)==False]

解决第一个问题

对于问题二，在

func

的末尾，执行

返回df

，然后在调用

func

时如下调用：

df = func(df)

或者，用行启动

func

global df

---

使用

loc

：

df.loc[df['hello'].str.contains（pattern）=False，'col']=newVal

不确定此代码如何工作？如果你不介意的话，可以再解释一下吗

loc

使用基于标签的索引参见文档：您的代码为mean抛出一个错误值，错误为。。。。