我有一个大数据文件，我需要删除以特定字母结尾的行。
这是我正在使用的文件示例:
User Name DN
MB212DA CN=MB212DA,CN=Users,DC=prod,DC=trovp,DC=net
MB423DA CN=MB423DA,OU=Generic Mailbox,DC=prod,DC=trovp,DC=net
MB424PL CN=MB424PL,CN=Users,DC=prod,DC=trovp,DC=net
MBDA423 CN=MBDA423,OU=DNA,DC=prod,DC=trovp,DC=net
MB2ADA4 CN=MB2ADA4,OU=DNA,DC=prod,DC=trovp,DC=netenter code here
我正在使用的代码:
from pandas import DataFrame, read_csv
import pandas as pd
f = pd.read_csv('test1.csv', sep=',',encoding='latin1')
df = f.loc[~(~pd.isnull(f['User Name']) & f['UserName'].str.contains("DA|PL",))]
如何使用正则表达式语法删除以“DA”和“PL”结尾的单词，但确保我不会删除其他行，因为它们内部包含“DA”或“PL”？
它应该删除行，我最终得到一个这样的文件:
User Name DN
MBDA423 CN=MBDA423,OU=DNA,DC=prod,DC=trovp,DC=net
MB2ADA4 CN=MB2ADA4,OU=DNA,DC=prod,DC=trovp,DC=net
前 3 行被删除，因为它们以 DA 和 PL 结尾。
最佳答案
你可以使用这个表达式
df = df[~df['User Name'].str.contains('(?:DA|PL)$')]
它将返回所有不以 DA 或 PL 结尾的行。
?: 是为了让括号不会捕获任何内容。否则，您会看到 pandas 返回以下(无害的)警告:
UserWarning: This pattern has match groups. To actually get the groups, use str.extract.
或者，使用 endswith() 并且不使用正则表达式，可以使用以下表达式实现相同的过滤:
df = df[~df['User Name'].str.endswith(('DA', 'PL'))]
不出所料，没有正则表达式的版本会更快。一个简单的测试，由 big_df 组成，它由你原来的 df 的 10001 个副本组成:
# Create a larger DF to get better timing results
big_df = df.copy()
for i in range(10000):
big_df = big_df.append(df)
print(big_df.shape)
>> (50005, 2)
# Without regular expressions
%%timeit
big_df[~big_df['User Name'].str.endswith(('DA', 'PL'))]
>> 10 loops, best of 3: 22.3 ms per loop
# With regular expressions
%%timeit
big_df[~big_df['User Name'].str.contains('(?:DA|PL)$')]
>> 10 loops, best of 3: 61.8 ms per loop
关于Python:如何删除以某些字符结尾的行？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38644696/