在熊猫中删除包含特定数字模式（int64）的行

Question

令人惊讶的是找不到一个简单的答案。

我在数据框中有两列。列1为int64。

Column1  Column2
19970101  400
19970102  300
19980101  200

如何在1997中删除具有Column1模式的行？我相信它不是字符串，因此正则表达式将不起作用。

我想我可以将其分为两部分并删除所有行，只是分别拥有1997，然后再次合并，但是找到一个更简单的解决方案将非常有用。

谢谢！

Answer 1

嗯：

df[df['Column1']//10000 != 1997]

或将其转换为字符串：

df[df['Column1'].astype(str).str[:4] != '1997']

Answer 2

然后转换为str

df[~df['Column1'].astype(str).str.startswith('1997')]
Out[49]: 
    Column1  Column2
2  19980101      200

---

当我们使用日期时间对象时，我们总是可以to_datetime

df[pd.to_datetime(df.Column1,format='%Y%m%d').dt.year!=1997]
Out[52]: 
    Column1  Column2
2  19980101      200