Python 在包含'的列中；X'；，检查并删除包含'；Y'；

假设我想删除标题为“X”的列中任何单元格包含单词“acme”的行。我目前的想法是添加一个for循环（对于包含X的列标题），然后使用先前定义的掩码删除“acme”行。有更好的办法吗

另外，如果您能在掩码/查询方面提供帮助，我将不胜感激，因为我从未使用过它们

输入DF：

Company_x   First Name  Last Name   Emails_x    Created_x   Hosted Meetings 03112016    Facilitated Meetings_x  Attended Meetings_x Company_y   Emails_y    ... Created_x   Hosted Meetings 04122016    Facilitated Meetings_x  Attended Meetings_x Company_y   Emails_y    Created_y   Hosted Meetings 04212016    Facilitated Meetings_y  Attended Meetings_y
0   TS  X Y X@Y.com 03/10/2016  0.0 0.0 0.0 TS  X@Y.com ... 03/10/2016  0.0 0.0 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1   TS  X Y X@Y.com 03/10/2016  0.0 0.0 0.0 TS  X@Y.com ... 01/25/2016  0.0 0.0 0.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2   TS  X Y X@Y.com 03/10/2016  0.0 0.0 0.0 TS  X@Y.com ... 04/06/2015  9.0 10.0    17.0    NaN NaN NaN NaN NaN NaN

ValueError:无法使用从重复轴重新索引 所有\u用户\u工作表\u主机.filter（如class='Company'）

尝试以下操作：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[11,'acme'],[22,'samme'],[33,'mamme']],columns=('SI','X'))
bool_arr = ~df.X.str.contains('acme')
df1 = df[bool_arr]
print df1

---

现在，您可以使用df1执行保存/其他操作。

您可以这样做：

In [150]: df
Out[150]:
      A    AXA      X   ZXZ  ZZNX
0  acme    axa  pacme   aaa     1
1  meca      A   BZZZ   ccc     2
2   YYY      a      c    me     3
3   000  macme    111  2222     4

In [151]: df[(df.filter(like='X').astype(str).apply(lambda x: x.str.contains('acme')))
   .....:    .sum(axis=1)==0
   .....:   ]

Out[151]:
      A AXA     X  ZXZ  ZZNX
1  meca   A  BZZZ  ccc     2
2   YYY   a     c   me     3

说明：

使用

filter（）

我们可以筛选包含

X

的列：

In [152]: df.filter(like='X')
Out[152]:
     AXA      X   ZXZ  ZZNX
0    axa  pacme   aaa     1
1      A   BZZZ   ccc     2
2      a      c    me     3
3  macme    111  2222     4

使用

apply（）

函数逐列搜索包含

acme

的单元格

In [153]: df.filter(like='X').astype(str).apply(lambda x: x.str.contains('acme'))
Out[153]:
     AXA      X    ZXZ   ZZNX
0  False   True  False  False
1  False  False  False  False
2  False  False  False  False
3   True  False  False  False

在Python中：

True==1

，

False==0

，因此对每行中的单元格进行求和

sum（axis=1）

将为至少一个单元格包含搜索词的行提供

1

，而在其他位置：

In [154]: (df.filter(like='X').astype(str).apply(lambda x: x.str.contains('acme'))).sum(axis=1)
Out[154]:
0    1
1    0
2    0
3    1
dtype: int64

---

我得到“ValueError:无法从重复轴重新编制索引”，因为过滤器…@FredericBastiat，你能发布一个数据集来帮助复制你的错误吗？在这里发布评论有点乱。我将在您能够识别潜在问题的地方描述它。公司列在一行中的值都相同。许多行具有NaN值（可能也在“公司”列中）。许多公司列具有相同的名称（只有名为Company_y和Company_x的公司列）。还有许多其他（但不是所有）专栏的名称都类似（如meetings_x和meetings_y），在提问时总是尝试提供一个答案。如果是熊猫问题，请提供示例输入和输出数据集（CSV/dict/JSON/Python代码格式的5-7行作为文本，因此在为您编写答案时可以使用它）。这将有助于避免以下情况：

您的代码对我无效

或

它对我的数据无效

，等等。谢谢。用dataframe的前三行编辑了我的问题，错误和它发生的位置你有很多重复的列（相同的列名）-你如何处理这个DF？？？很好。我寻找了一种不同的方法来处理事情，并提出了一个新问题，关于在for循环中删除excel文件中加载的最终文件中的NaN行，以及删除除最终加载的excel文件之外的所有文件中的许多重复列