Мы можем использовать следующий синтаксис для удаления строк в pandas DataFrame на основе условия:
Метод 1: удаление строк на основе одного условия
df = df[df.col1 > 8]
Метод 2: удаление строк на основе нескольких условий
df = df[(df.col1 > 8) & (df.col2 != 'A')]
Примечание.Мы также можем использовать функцию drop() для удаления строк из DataFrame, но эта функция оказалась намного медленнее, чем простое присвоение DataFrame отфильтрованной версии самого себя.
В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике со следующими пандами DataFrame:
import pandas as pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
'pos': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],
'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})
#view DataFrame
df
team pos assists rebounds
0 A G 5 11
1 A G 7 8
2 A F 7 10
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 9 9
7 B F 4 12
Метод 1: удаление строк на основе одного условия
В следующем коде показано, как удалять строки в DataFrame на основе одного условия:
#drop rows where value in 'assists' column is less than or equal to 8
df = df[df.assists > 8]
#view updated DataFrame
df
team pos assists rebounds
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 9 9
Любая строка, которая имела значение меньше или равное 8 в столбце «помощь», была удалена из DataFrame.
Метод 2: удаление строк на основе нескольких условий
В следующем коде показано, как удалять строки в DataFrame на основе нескольких условий:
#only keep rows where 'assists' is greater than 8 and rebounds is greater than 5
df = df[(df.assists > 8) & (df.rebounds > 5)]
#view updated DataFrame
df
team pos assists rebounds
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 9 9
Единственные строки, которые мы сохранили в DataFrame, были те, в которых значение помощи было больше 8, а значение подбора больше 5.
Обратите внимание, что мы также можем использовать | оператор для применения фильтра «или»:
#only keep rows where 'assists' is greater than 8 or rebounds is greater than 10
df = df[(df.assists > 8) | (df.rebounds > 10)]
#view updated DataFrame
df
team pos assists rebounds
0 A G 5 11
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 9 9
7 B F 4 12
Единственные строки, которые мы сохранили в DataFrame, были те, в которых значение помощи было больше 8 или значение подбора было больше 10.
Все строки, не соответствующие одному из этих условий, удалялись.
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:
Как удалить строки, содержащие определенное значение в Pandas
Как удалить строки, содержащие определенную строку в Pandas
Как удалить строки по индексу в Pandas