python如何获取boolean index，并删除该index对应的行

Question

我有一个表，有一列是电影的语言，里面的内容如下
English,Sinhalese,Hindi
English,French
English,Cantonese
English,Portuguese,French,Japanese
English
English,German,French
English,Spanish,French
English,French

我要只保留含有French的行，其他的行都删除。
我的思路是这样的 先创建一个不包含‘French’的boolean index
然后再用这个index把相关的列删除，建一个新表。

请问用python的numpy pandas怎么写。需要详细语法。

Answer 1

使用pandas中的str.contains方法比较容易些，参考代码如下：

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'cty': ['English, Sinhalese, Hindi',
                          'English, French',
                          'English, Cantonese',
                          'English, Portuguese French, Japanese',
                          'English',
                          'English, German, French',
                          'English, Spanish, French',
                          'English, French']})
print(df)
df1=df[df['cty'].str.contains('French')].reset_index().drop(['index'],axis=1)
print(df1)
#写入新的表格文件
df1.to_excel('abc.xlsx',index=False)

运行结果：

                  cty
0                       English, French
1  English, Portuguese French, Japanese
2               English, German, French
3              English, Spanish, French
4                       English, French

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Answer 2

尝试了一下

movie_french_only = movie_details[movie_details['Language'].str.contains('French')].reset_index().drop(['index'],axis=1)

报错了ValueError: cannot mask with array containing NA / NaN values

Answer 3

尝试了一下

movie_french_only = movie_details[movie_details['Language'].str.contains('French')].reset_index().drop(['index'],axis=1)

报错了ValueError: cannot mask with array containing NA / NaN values

Answer 4

你的movie_details['Language']数组中有NaN值，需要先dropna处理一下