pandas drop删除指定条件的行

简介

在数据处理和分析中，我们经常需要删除DataFrame中满足某些条件的行。pandas是一种功能强大的数据分析工具，提供了丰富的方法来操作和处理数据。其中，drop方法是pandas中删除行或列的常用函数之一。本文将详细介绍如何使用pandas的drop方法删除指定条件的行。

1. pandas简介

pandas是一个强大的数据分析工具，提供了快速、灵活和表达力强大的数据结构，使得数据清洗、分析和可视化变得更加容易。其主要的数据结构是Series和DataFrame。

• Series：pandas中的一维数据结构，类似于数组或列表。
• DataFrame：pandas中的二维数据结构，类似于表格或关系型数据库中的表。

DataFrame可以被看作是一种带有标签的Series，每一列是一个Series。在DataFrame中，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征或字段。

2. pandas drop方法介绍

pandas中的drop方法用于删除指定的行或列。其函数签名如下：

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

• labels：要删除的行索引或列索引。可以是单个索引或索引列表。
• axis：如果为0，则删除行；如果为1，则删除列。默认为0。
• index：要删除的行索引，可以是单个索引或索引列表。与labels参数功能相同，但在具体使用时只能选择其中之一。
• columns：要删除的列索引，可以是单个索引或索引列表。与labels参数功能相同，但在具体使用时只能选择其中之一。
• level：如果DataFrame具有多级索引，则通过level参数指定要删除的索引级别。
• inplace：如果为True，则在原地删除指定的行或列，不返回新的DataFrame。默认为False。
• errors：如果值为’raise’（默认），则在删除不存在的索引时引发异常；如果为’ignore’，则忽略。

3. drop删除指定条件的行

pandas中的drop方法可以通过指定条件来删除满足条件的行。下面通过示例代码来演示。

首先，导入pandas库，并创建一个包含学生信息的DataFrame：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 21, 22, 23],
        '性别': ['男', '女', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行结果如下：

  姓名  年龄 性别
0  张三  20  男
1  李四  21  女
2  王五  22  男
3  赵六  23  女

上述代码创建了一个DataFrame，包含了学生的姓名、年龄和性别三列。现在我们需要删除年龄小于等于20岁的学生信息。可以通过以下方式实现：

df = df.drop(df[df['年龄'] <= 20].index)
print(df)

运行结果如下：

  姓名  年龄 性别
1  李四  21  女
2  王五  22  男
3  赵六  23  女

上述代码中，df[df['年龄'] <= 20].index用于获取所有年龄小于等于20岁的学生的行索引，然后将这些行索引作为参数传递给drop方法，实现删除操作。最后，打印结果可以看到，所有年龄小于等于20岁的学生信息已被成功删除。

如果要删除满足多个条件的行，可以使用逻辑运算符&和|。例如，删除年龄小于等于20岁并且性别为男的学生信息：

df = df.drop(df[(df['年龄'] <= 20) & (df['性别'] == '男')].index)
print(df)

运行结果如下：

  姓名  年龄 性别
1  李四  21  女
3  赵六  23  女

上述代码中，(df['年龄'] <= 20) & (df['性别'] == '男')用于获取所有年龄小于等于20岁并且性别为男的学生的行索引，然后将这些行索引作为参数传递给drop方法。

4. drop方法的注意事项

在使用drop方法时，需要注意以下几点：

4.1 返回新的DataFrame

drop方法默认情况下会返回一个新的DataFrame，原始的DataFrame不会受到影响。例如：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 21, 22, 23],
        '性别': ['男', '女', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)

new_df = df.drop(df[df['年龄'] <= 20].index)
print(df)
print(new_df)

运行结果如下：

  姓名  年龄 性别
0  张三  20  男
1  李四  21  女
2  王五  22  男
3  赵六  23  女

结果显示，原始的DataFrame并未受到影响，而删除了年龄小于等于20岁的学生信息的新的DataFrame是一个独立的对象。

如果想要在原地删除指定的行或列，可以通过inplace参数设置为True。例如，在原地删除年龄小于等于20岁的学生信息：

df.drop(df[df['年龄'] <= 20].index, inplace=True)
print(df)

运行结果如下：

  姓名  年龄 性别
1  李四  21  女
2  王五  22  男
3  赵六  23  女

结果显示，原始的DataFrame中的年龄小于等于20岁的学生信息已被成功删除。