我有以下輸出Age'1 year old','14 years old', 'music store', '7 years old ','16 years old ',使用這行代碼后創建df['Age']=df['Age'].str.split('.', expand=True,n=0)[0]df['Age'].tolist()我想從數據集中刪除不以數字或數字 + 年 + 舊或數字 + 年 + 舊開頭的行（最好使用它的副本或過濾后的新行）。預期產出Age (in a new dataset filtered)'1 year old','14 years old', '7 years old ','16 years old ',我怎么辦？
2 回答
紅糖糍粑
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使用Series.str.contains并創建一個布爾掩碼來過濾數據框：
m = df['Age'].str.contains(r'(?i)^\d+\syears?\sold')
df1 = df[m]
結果：
# print(df1)
Age
0 1 year old
1 14 years old
3 7 years old
4 16 years old
您可以測試正則表達式模式here。
搖曳的薔薇
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下面的代碼查找以撇號開頭、后跟數字的文本，并僅保留這些行：
df = pd.read_clipboard(sep=';')
df.loc[df.Age.str.match("\'\d+")]
Age
0 '1 year old',
1 '14 years old',
3 '7 years old ',
4 '16 years old ',
請注意，這僅限于撇號和數字，@Shubham 的解決方案涵蓋了更多
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