大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。

大佬们，如何把某一列中包含某个值的所在行给删除？比方说把包含电力这两个字的行给删除。

这里【FANG.J】指出：数据不多的话，可以在excel里直接ctrl f，查找“电力”查找全部，然后ctrl a选中所有，右键删除行。这个方法肯定是可行的，但是这里粉丝想要通过Python的方法进行解决，一起来看看该怎么处理吧。

二、实现过程

这里【莫生气】给了一个思路和代码：

# 删除Column1中包含'cherry'的行 df = df[~df['Column1'].str.contains('电力')]

经过点拨，顺利地解决了粉丝的问题。后来粉丝增加了难度，问题如下：但如果我同时要想删除包含电力与电梯,这两个关键的，又该怎么办呢？

这里【莫生气】和【FANG.J】继续给出了答案，可以看看上面的这个写法，中间加个&符号即可。代码如下：df = df[~df['col1'].str.contains('电力|电梯')]。

顺利地解决了粉丝的问题。

但是粉丝还有其他更加复杂的需求，其实本质上方法就是上面提及的，如果你想要更多的话，可以考虑下从逻辑 方面进行优化，如果没有的话，正向解决，那就是代码的堆积。这里给大家分享下【瑜亮老师】的金句：当你"既要，又要，还要"的时候，代码就会变长。

【Python自动化高效办公超入门】

大家好，我是Python进阶者，很多粉丝有自动化办公的需求，在此我和【吴老板】、【月神】大佬合力共著一本Python自动化高效办公书籍，目前已经正式上市了，欢迎大家订阅，请大家多多支持，谢谢~

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【莫生气】、【FANG.J】、【瑜亮老师】给出的思路，感谢【PI】等人参与学习交流。

【提问补充】温馨提示，大家在群里提问的时候。可以注意下面几点：如果涉及到大文件数据，可以数据脱敏后，发点demo数据来（小文件的意思），然后贴点代码（可以复制的那种），记得发报错截图（截全）。代码不多的话，直接发代码文字即可，代码超过50行这样的话，发个.py文件就行。

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。

大佬们，如何把某一列中包含某个值的所在行给删除？比方说把包含电力这两个字的行给删除。

这里【FANG.J】指出：数据不多的话，可以在excel里直接ctrl f，查找“电力”查找全部，然后ctrl a选中所有，右键删除行。这个方法肯定是可行的，但是这里粉丝想要通过Python的方法进行解决，一起来看看该怎么处理吧。

二、实现过程

这里【莫生气】给了一个思路和代码：

# 删除Column1中包含'cherry'的行 df = df[~df['Column1'].str.contains('电力')]

经过点拨，顺利地解决了粉丝的问题。后来粉丝增加了难度，问题如下：但如果我同时要想删除包含电力与电梯,这两个关键的，又该怎么办呢？

这里【莫生气】和【FANG.J】继续给出了答案，可以看看上面的这个写法，中间加个&符号即可。代码如下：df = df[~df['col1'].str.contains('电力|电梯')]。

顺利地解决了粉丝的问题。

但是粉丝还有其他更加复杂的需求，其实本质上方法就是上面提及的，如果你想要更多的话，可以考虑下从逻辑 方面进行优化，如果没有的话，正向解决，那就是代码的堆积。这里给大家分享下【瑜亮老师】的金句：当你"既要，又要，还要"的时候，代码就会变长。

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三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【上海新年人】提出的问题，感谢【莫生气】、【FANG.J】、【瑜亮老师】给出的思路，感谢【PI】等人参与学习交流。

【提问补充】温馨提示，大家在群里提问的时候。可以注意下面几点：如果涉及到大文件数据，可以数据脱敏后，发点demo数据来（小文件的意思），然后贴点代码（可以复制的那种），记得发报错截图（截全）。代码不多的话，直接发代码文字即可，代码超过50行这样的话，发个.py文件就行。