根据列值删除Pandas中的DataFrame行

我有以下数据框架:

             daysago  line_race rating        rw    wrating
 line_date                                                 
 2007-03-31       62         11     56  1.000000  56.000000
 2007-03-10       83         11     67  1.000000  67.000000
 2007-02-10      111          9     66  1.000000  66.000000
 2007-01-13      139         10     83  0.880678  73.096278
 2006-12-23      160         10     88  0.793033  69.786942
 2006-11-09      204          9     52  0.636655  33.106077
 2006-10-22      222          8     66  0.581946  38.408408
 2006-09-29      245          9     70  0.518825  36.317752
 2006-09-16      258         11     68  0.486226  33.063381
 2006-08-30      275          8     72  0.446667  32.160051
 2006-02-11      475          5     65  0.164591  10.698423
 2006-01-13      504          0     70  0.142409   9.968634
 2006-01-02      515          0     64  0.134800   8.627219
 2005-12-06      542          0     70  0.117803   8.246238
 2005-11-29      549          0     70  0.113758   7.963072
 2005-11-22      556          0     -1  0.109852  -0.109852
 2005-11-01      577          0     -1  0.098919  -0.098919
 2005-10-20      589          0     -1  0.093168  -0.093168
 2005-09-27      612          0     -1  0.083063  -0.083063
 2005-09-07      632          0     -1  0.075171  -0.075171
 2005-06-12      719          0     69  0.048690   3.359623
 2005-05-29      733          0     -1  0.045404  -0.045404
 2005-05-02      760          0     -1  0.039679  -0.039679
 2005-04-02      790          0     -1  0.034160  -0.034160
 2005-03-13      810          0     -1  0.030915  -0.030915
 2004-11-09      934          0     -1  0.016647  -0.016647

我需要删除的行，其中line_race等于0。最有效的方法是什么?

当前回答

对于像这样的简单示例，这没有太大区别，但对于复杂的逻辑，我更喜欢在删除行时使用drop()，因为它比使用反向逻辑更直接。例如，删除A=1和(B=2或C=3)的行。

下面是一个易于理解并能处理复杂逻辑的可伸缩语法:

df.drop( df.query(" `line_race` == 0 ").index)

2022-06-30 00:42:34

其他回答

其中一种有效且通用的方法是使用eq()方法:

df[~df.line_race.eq(0)]

2021-03-06 18:47:49

提供了这么多选项(或者可能我没有太注意，如果是这样的话，很抱歉)，但没有人提到这一点: 我们可以在pandas中使用这种符号:~(这给了我们条件的倒数)

df = df[~df["line_race"] == 0]

2022-11-10 01:14:02

如果我没理解错的话，应该是这么简单:

df = df[df.line_race != 0]

2013-08-11 14:38:31

只是添加另一个解决方案，如果您正在使用新的pandas评估器，则特别有用，其他解决方案将取代原来的pandas并失去评估器

df.drop(df.loc[df['line_race']==0].index, inplace=True)

2018-09-28 02:29:28

如果有多个值和str dtype

我用下面的方法过滤出col中的给定值:

def filter_rows_by_values(df, col, values):
    return df[~df[col].isin(values)]

例子:

在DataFrame中，我想删除列“str”中有值“b”和“c”的行

df = pd.DataFrame({"str": ["a","a","a","a","b","b","c"], "other": [1,2,3,4,5,6,7]})
df
   str  other
0   a   1
1   a   2
2   a   3
3   a   4
4   b   5
5   b   6
6   c   7

filter_rows_by_values(df, "str", ["b","c"])

   str  other
0   a   1
1   a   2
2   a   3
3   a   4

2021-01-14 16:23:41

根据列值删除Pandas中的DataFrame行

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