前言
大家在使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame,关于python中pandas.DataFrame的基本操作,大家可以查看这篇文章。
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','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
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者使用python能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对编程小技巧的支持。
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