Python 如果少数行满足某些条件，如何使用pandas删除行

我有一个CSV文件，看起来像：

dates, names, column3, column4, column5, column6, column7 
1-3-2017,Bob,somedata,somedata,somedata,somedata,somedata
1-1-2018,Bob,-,-,-,-,-
1-1-2017,Bob,somedata,somedata,somedata,somedata,somedata

如果这些行在第3列、第4列、第5列、第6列和第7列中有

-

，我想使用熊猫删除这些行

删除不必要的信息后，文件将如下所示

dates, names, column3, column4, column5, column6, column7 
1-1-2017,Bob,somedata,somedata,somedata,somedata,somedata
1-3-2017,Bob,somedata,somedata,somedata,somedata,somedata

我不知道怎么做。谢谢你的帮助。

试试：

filtered = data[(data.column3 != "-") & (data.column4 != "-") & (data.column5 != "-") & (data.column6 != "-") & (data.column7 != "-")]

---

如果单元格可能只包含“-”，请重试

new_df = df[~(df.iloc[:, 2:] == '-').any(1)]

如果它们可能包含带其他字符的“-”

new_df = df[~df.iloc[:, 2:].apply(lambda x: x.str.contains('-').any(), axis = 1)]

不管怎样，你都会

    dates.      names   column3     column4     column5     column6     column7
0   1-3-2017    Bob     somedata    somedata    somedata    somedata    somedata
2   1-1-2017    Bob     somedata    somedata    somedata    somedata    somedata

---

一种简单的方法是将

-

转换为

np.nan

，然后使用

df.dropna

import numpy as np

df = df.replace('-', np.nan).dropna(subset=['column'+str(i) for i in range(3, 8)])

#       dates names   column3   column4   column5   column6   column7
# 0  1-3-2017   Bob  somedata  somedata  somedata  somedata  somedata
# 2  1-1-2017   Bob  somedata  somedata  somedata  somedata  somedata