Регулярное выражение для удаления строк

Question

Это очень интересный вопрос, и я ищу помощь экспертов, чтобы больше узнать об этом и как это сделать. У меня есть DataFrame (который я сделал при анализе данных из Big Iron ... все еще существует). Теперь я хочу удалить некоторые строки, используя регулярное выражение, но не знаю, как это работает в Pandas.

24 | DRFT.146.856 | Dollar- | (60.00) | DEBITS- | 0.00 | CREDITSDRA- | 0.00 
25 | 0616-21.01 |  2407 | WAYZAT | TMCD | JUNE |  16,DRA |2013 
26 |   AND | CORRECTION |JOURNAL00 | <DB> |KLRETY | CATEGORYDRA- | * 
27 | DRFT.146.867 | Dollar- | (200.00) | DEBITS- | 0.00 | CREDITSDRA- | 0.00 
28 | DRFT.146.922 | Dollar- | (25.00) |DEBITS- | 0.00 | CREDITSDRA- |0.00 
29 | DRFT.146.963 | Dollar- | (100.00) | DEBITS- | 0.00 | CREDITSDRA- | 0.00 
30 | DRFT.146.964 | Dollar- | (100.00) | DEBITS- | 0.00 | CREDITSDRA- | 0.00 

Ряд озабоченности 25 & 26, где данные не следует какому-либо шаблону. Любая подсказка.

Answer 1

Несколько возможных соперников:

In [11]: df[2].str.contains('Dollar') 
Out[11]: 
0  True 
1 False 
2 False 
3  True 
4  True 
5  True 
6  True 
Name: 2, dtype: bool 

In [12]: df[3].str.startswith('(') 
Out[12]: 
0  True 
1 False 
2 False 
3  True 
4  True 
5  True 
6  True 
Name: 3, dtype: bool 

Выполнение такого рода вещи всегда немного темного искусства (как обычно есть много данных, и некоторые из них могут выглядеть очень похожи на хорошие данные) ...

In [13]: df[df[3].str.startswith('(')] 
Out[13]: 
    0    1  2   3  4  5   6 7 
0 24 DRFT.146.856 Dollar- (60.00) DEBITS- 0.00 CREDITSDRA- 0 
3 27 DRFT.146.867 Dollar- (200.00) DEBITS- 0.00 CREDITSDRA- 0 
4 28 DRFT.146.922 Dollar- (25.00) DEBITS- 0.00 CREDITSDRA- 0 
5 29 DRFT.146.963 Dollar- (100.00) DEBITS- 0.00 CREDITSDRA- 0 
6 30 DRFT.146.964 Dollar- (100.00) DEBITS- 0.00 CREDITSDRA- 0