df = df[~df['attend_demo_course_name'].str.contains('测试') & ~df['attend_demo_course_name'].str.contains('磨课') & ~df['attend_demo_course_name'].str.contains('练课')]

先理解此代码，然后改成更简洁的写法，以便将来可以添加新的过滤词

首先，这段代码使用了 Pandas 的 str.contains 方法来过滤 DataFrame 中的行，以删除包含特定字符串的行。接下来，我们将简化这段代码，以便将来可以轻松地添加新的过滤词。

为了简化代码，我们可以使用 apply 方法和 lambda 函数，这样可以更容易地添加新的过滤词。下面是简化后的代码：

python

获取所有需要过滤的词 filter_words = ['测试', '磨课', '练课'] # 使用 apply 方法和 lambda 函数进行过滤 df = df[~df['attend_demo_course_name'].apply(lambda x: any(word in x for word in filter_words))]

在这段简化后的代码中，我们首先定义了一个 filter_words 列表，其中包含所有需要过滤的词。然后，我们使用 apply 方法和 lambda 函数来检查每行中的字符串是否包含任何需要过滤的词，如果包含则将其删除。

这种简化的写法使得我们可以轻松地添加新的过滤词，只需将新的过滤词添加到 filter_words 列表中即可。

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