這篇文章主要給大家詳解python中pandas.DataFrame排除特定行方法範例程式碼,文中給了詳細的範例程式碼,相信對大家的理解和學習具有一定的參考價值,需要的朋友們下面來一起看看吧。
pandas.DataFrame排除特定行
如果我們想要像Excel的篩選那樣,只要其中的一行或某幾行,可以使用isin( )
方法,將需要的行的值以列表方式傳入,也可以傳入字典,指定列進行篩選。
但是如果我們只想要所有內容中不包含特定行的內容,卻並沒有一個isnotin()
方法。我今天的工作就遇到了這樣的需求,常常在找之後,發現只能換種方式使用isin()
來實現這個需求。
範例如下:
In [3]: df = pd.DataFrame([['GD', 'GX', 'FJ'], ['SD', 'SX', 'BJ'], ['HN', 'HB' ...: , 'AH'], ['HEN', 'HEN', 'HLJ'], ['SH', 'TJ', 'CQ']], columns=['p1', 'p2 ...: ', 'p3']) In [4]: df Out[4]: p1 p2 p3 0 GD GX FJ 1 SD SX BJ 2 HN HB AH 3 HEN HEN HLJ 4 SH TJ CQ
如果只想要p1為GD和HN的兩行,可以這麼做:
In [8]: df[df.p1.isin(['GD', 'HN'])] Out[8]: p1 p2 p3 0 GD GX FJ 2 HN HB AH
但是如果我們想要除了這兩行之外的數據,就需要繞點路了。
原理是先把p1取出並轉換成列表,然後再從列表中去不需要的行(值)移除,然後再在DataFrame中使用isin()
In [9]: ex_list = list(df.p1) In [10]: ex_list.remove('GD') In [11]: ex_list.remove('HN') In [12]: ex_list Out[12]: ['SD', 'HEN', 'SH'] In [13]: df[df.p1.isin(ex_list)] Out[13]: p1 p2 p3 1 SD SX BJ 3 HEN HEN HLJ 4 SH TJ CQ
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