python中pandas.DataFrame排除特定行方法示例

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', '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

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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