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如何通过列值的条件在DataFrame中删除行
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如何通过列值的条件在DataFrame中删除行
在这篇文章中，我们将看到几个例子，说明如何根据应用于某一列的某些条件从数据框架中删除行。 Pandas为数据分析师提供了一种使用dataframe.drop()方法来删除和过滤数据帧的方法。我们可以使用这个方法来删除这些不满足给定条件的行。 让我们创建一个Pandas数据框架。 # import pandas library import pandas as pd # dictionary with list object in values details = { 'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya', 'Shivangi', 'Priya', 'Swapnil'], 'Age' : [23, 21, 22, 21, 24, 25], 'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU', 'Geu', 'Geu'], } # creating a Dataframe object df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age', 'University'], index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']) df输出:
例子1：根据某一列的条件删除行。 # import pandas library import pandas as pd # dictionary with list object in values details = { 'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya', 'Shivangi', 'Priya', 'Swapnil'], 'Age' : [23, 21, 22, 21, 24, 25], 'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU', 'Geu', 'Geu'], } # creating a Dataframe object df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age', 'University'], index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']) # get names of indexes for which # column Age has value 21 index_names = df[ df['Age'] == 21 ].index # drop these row indexes # from dataFrame df.drop(index_names, inplace = True) df输出 :
例子2：根据一列的多个条件删除行。 # import pandas library import pandas as pd # dictionary with list object in values details = { 'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya', 'Shivangi', 'Priya', 'Swapnil'], 'Age' : [23, 21, 22, 21, 24, 25], 'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU', 'Geu', 'Geu'], } # creating a Dataframe object df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age', 'University'], index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']) # get names of indexes for which column Age has value >= 21 # and = 21) & (df['Age'] = 21 # and column University is BHU index_names = df[ (df['Age'] >= 21) & (df['University'] == 'BHU')].index # drop these given row # indexes from dataFrame df.drop(index_names, inplace = True) df输出 :
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