指定字符的数据行（mysql中删除不包含）

指定字符的数据行？

在处理数据时，我们通常需要根据不同的需求对数据进行不同的操作。而其中一个常见的操作就是筛选出包含特定字符的数据行。

Python是一门十分强大的编程语言，它提供了许多处理数据和字符串的功能和库。在Python中，我们可以使用pandas库来处理数据，并且使用pandas的一些内置函数来实现对数据的筛选操作。

我们需要导入pandas库，并将我们要处理的数据导入到一个DataFrame中。在这个DataFrame中，我们可以使用pandas提供的str.contns函数来查找包含特定字符的数据行。下面是一个简单的示例代码：

“`python

import pandas as pd

# 读取数据

data = pd.read_csv(‘data.csv’)

# 筛选出包含特定字符的行

filtered_data = data[data[‘column_name’].str.contns(‘desired_string’)]

在上述代码中，我们使用了read_csv函数将数据从csv文件中读入DataFrame中。接着，我们使用str.contns函数对DataFrame进行筛选，其中'column_name'是要筛选的列名，'desired_string'是我们要查找的特定字符。筛选后的结果保存在一个新的DataFrame中，即filtered_data。

除了使用str.contns函数，我们还可以使用其他类型的字符串匹配函数，例如str.startswith和str.endswith函数。这些函数的用法和str.contns函数类似，只需要将函数名改为对应的函数即可。

需要注意的是，在使用字符串匹配函数时，我们通常需要考虑字符的大小写问题。如果我们不希望大小写影响匹配结果，可以使用str.lower函数将所有字符转换为小写后再进行匹配，例如：

```python
# 筛选出包含特定字符的行，忽略大小写
filtered_data = data[data['column_name'].str.lower().contns('desired_string')]

在上述代码中，我们将所有字符转换为小写后再进行匹配，这样就可以忽略大小写了。

总结来说，使用Python处理数据时，筛选出包含特定字符的数据行是一个非常常见的操作。我们可以使用pandas库中的字符串匹配函数来实现这个功能，并且需要考虑字符大小写的情况。