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[譯]如何根據條件從pandas DataFrame中刪除不需要的行?

劉玉平 / 1732人閱讀

摘要:問題來源問我有一個,我想刪除它特定列中字符串差姑娘是大于的行,我知道我可以使用來去除包含的行,但我沒有找到如何根據條件刪除行。如果要應用于列中的每個元素,請使用。例如刪除列和的所有行

問題來源:https://stackoverflow.com/que...

問:
我有一個pandas DataFrame,我想刪除它特定列中字符串差姑娘是大于2的行,我知道我可以使用df.dropna()來去除包含NaN的行,但我沒有找到如何根據條件刪除行。
似乎我能夠這樣做:

df[(len(df["column name"]) < 2)]

但卻報錯了:
KeyError: u"no item named False"
誰能告訴我錯在哪里了?

回答一:
當你這樣做時,len(df["column name"])你只得到一個數字,即DataFrame中的行數(即列本身的長度)。如果要應用于len列中的每個元素,請使用df["column name"].map(len)。
嘗試使用:

df[df["column name"].map(len) < 2]

評論:
我想出了一種使用列表解析的方法:df[[(len(x) < 2) for x in df["column name"]]] 但是你這種方法更好些。

回答二:
要直接回答這個問題,一種方法是使用drop方法:

df = df.drop(some labels)
df = df.drop(df[].index)

要刪除列“score”<50的所有行:

df = df.drop(df[df.score < 50].index)

替換版本

df.drop(df[df.score < 50].index, inplace=True)

多條件情況:
可以使用操作符: | 只需其中一個成立, & 同時成立, ~ 表示取反,它們要用括號括起來。
例如刪除列“score<50 和>20的所有行

df = df.drop(df[(df.score < 50) & (df.score > 20)].index)

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