这篇文章主要给大家详解python中pandas.dataframe排除特定行方法示例代码,文中给出了详细的示例代码,相信对大家的理解和学习具有一定的参考价值,需要的朋友们下面来一起看看吧。
pandas.dataframe排除特定行
如果我们想要像excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列表方式传入,还可以传入字典,指定列进行筛选。
但是如果我们只想要所有内容中不包含特定行的内容,却并没有一个isnotin()方法。我今天的工作就遇到了这样的需求,经常查找之后,发现只能换种方式使用isin()来实现这个需求。
示例如下:
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为gd和hn的两行,可以这么做:
in [8]: df[df.p1.isin([‘gd’, ‘hn’])]
out[8]:
p1 p2 p3
0 gd gx fj
2 hn hb ah
但是如果我们想要除了这两行之外的数据,就需要绕点路了。
原理是先把p1取出并转换为列表,然后再从列表中去不需要的行(值)去除,然后再在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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