[译]如何根据条件从pandas DataFrame中删除不需要的行?

问题来源:https://stackoverflow.com/questions/13851535/how-to-delete-rows-from-a-pandas-dataframe-based-on-a-conditional-expression

问:
我有一个pandas DataFrame,我想删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()来去除包含NaN的行,但我没有找到如何根据条件删除行。
似乎我能够这样做:

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

但却报错了:
KeyError: u'no item named False'
谁能告诉我错在哪里了?

回答一:
当你这样做时,len(df['column name'])你只得到一个数字,即DataFrame中的行数(即列本身的长度)。如果要应用于len列中的每个元素,请使用df['column name'].map(len)。
尝试使用:

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

评论:
我想出了一种使用列表解析的方法:df[[(len(x) < 2) for x in df['column name']]] 但是你这种方法更好些。

回答二:
要直接回答这个问题,一种方法是使用drop方法:

df = df.drop(some labels)
df = df.drop(df[<some boolean condition>].index)

要删除列“score”<50的所有行:

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

替换版本

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

多条件情况:
可以使用操作符: | 只需其中一个成立, & 同时成立, ~ 表示取反,它们要用括号括起来。
例如删除列“score<50 和>20的所有行

df = df.drop(df[(df.score < 50) & (df.score > 20)].index)
posted @ 2019-03-12 18:45  everfight  阅读(28938)  评论(0编辑  收藏  举报
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