如何从pandas dataframe列中删除字符串值？

要从pandas dataframe列中删除字符串值，可以使用以下方法：

1. 使用条件过滤：使用布尔索引来选择不包含字符串值的行，并重新赋值给原始的dataframe。例如，假设要删除名为"column_name"的列中的字符串值：

df = df[~df['column_name'].str.contains('字符串值')]

这将创建一个新的dataframe，其中不包含任何包含字符串值的行。

1. 使用drop方法：使用drop方法删除包含字符串值的行。可以通过指定包含字符串值的行的索引或条件来删除。例如，假设要删除名为"column_name"的列中包含字符串值的行：

df = df.drop(df[df['column_name'].str.contains('字符串值')].index)

这将直接在原始的dataframe上删除包含字符串值的行。

1. 使用replace方法：使用replace方法将字符串值替换为NaN（缺失值），然后使用dropna方法删除包含NaN的行。例如，假设要删除名为"column_name"的列中的字符串值：

df['column_name'] = df['column_name'].replace('字符串值', float('nan'))
df = df.dropna(subset=['column_name'])

这将将字符串值替换为NaN，并删除包含NaN的行。

以上是几种常见的方法来从pandas dataframe列中删除字符串值。根据具体的需求和数据情况，选择适合的方法进行操作。

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• 腾讯云数据分析 Pandas
• 腾讯云数据分析 Jupyter Notebook
• 腾讯云数据分析数据可视化