在数据处理中，清理不需要的行数据是一项必要的任务。而有时候需要根据特定条件进行清理，如删除某一列中包含特定字符串的行，这就需要使用Pandas提供的drop函数。

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Pandas是一个Python库，被广泛应用于数据分析和数据科学领域。它提供了适用于2D表格数据的数据结构，包括Series和DataFrame。在Pandas中，Series是一个一维数组且可以包含不同类型的数据，而DataFrame是一个二维的表格数据结构，可看作是由多个Series组成。Pandas提供了大量的函数，使得数据处理变得更加简单。

为了演示如何删除包含特定字符串的行，我们首先需要创建一个包含字符串的数据框。我们可以通过如下代码来创建一个包含班级、姓名、年龄和城市信息的数据框：

输出结果:

我们可以看到，此数据框中包含的是学生信息，包括班级、姓名、年龄和城市。

当需要删除特定列中包含特定字符串的行时，可以使用Pandas提供的drop函数。该函数有两个主要参数，即index和columns，用于控制行和列的删除。

首先我们考虑删除单个特定字符，例如我们要删除姓名列中包含“四”字的行，我们可以使用如下代码：

输出结果：

在该代码中，我们使用了Pandas提供的str.contains函数来检查姓名列中是否包含“四”字，然后对其进行删除。

有时候，我们想要删除姓名列中包含“四”和“八”两个字的行，我们可以使用如下代码：

输出结果：

在该代码中，我们使用了正则表达式“四|八”来检查姓名列中是否包含“四”或“八”字，然后对其进行删除。

有时候，我们想要删除多个特定列，例如我们要删除班级和城市列中包含“二”字的行，我们可以使用如下代码：

输出结果：

在该代码中，我们使用了逻辑运算符“&”来检查班级列和城市列中是否包含“二”字，然后对其进行删除。

本文中，我们介绍了如何使用Pandas提供的drop函数删除数据框中特定列中包含特定字符串的行。根据不同的需要，我们可以使用正则表达式或逻辑运算符对多个特定字符或特定列进行删除。Pandas提供了丰富的功能，我们可以根据实际场景选择适合的函数进行数据清理。