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  • pandas按条件删除行

    千次阅读 2020-08-13 10:26:22
    比如删除score小于50的 df = df.drop(df[df.score < 50].index)

    比如删除score小于50的行

    df = df.drop(df[df.score < 50].index)
    
    
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  • Pandas怎样按条件删除行

    万次阅读 2019-09-20 16:29:30
    https://stackoverflow.com/questions/13851535/delete-rows-from-a-pandas-dataframe-based-on-a-conditional-expression-involving To directly answer this question’s original title “How to delete rows f.....

    来自:
    https://stackoverflow.com/questions/13851535/delete-rows-from-a-pandas-dataframe-based-on-a-conditional-expression-involving

    To directly answer this question’s original title “How to delete rows from a pandas DataFrame based on a conditional expression” (which I understand is not necessarily the OP’s problem but could help other users coming across this question) one way to do this is to use the drop method:

    df = df.drop(some labels)
    
    df = df.drop(df[<some boolean condition>].index)
    

    Example

    To remove all rows where column ‘score’ is < 50:

    df = df.drop(df[df.score < 50].index)
    

    In place version (as pointed out in comments)

    df.drop(df[df.score < 50].index, inplace=True)
    

    Multiple conditions

    (see Boolean Indexing)

    The operators are: | for or, & for and, and ~ for not. These must be grouped by using parentheses.

    To remove all rows where column ‘score’ is < 50 and > 20

    df = df.drop(df[(df.score < 50) & (df.score > 20)].index)
    
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  • Pandas csv 文件,按条件删除行

    千次阅读 2020-08-05 11:36:29
    参考:Pandas怎样按条件删除行? 直接上代码: import pandas as pd import glob csv_path = glob.glob("*.csv")[0] df = pd.read_csv(csv_path) df.sort_values("model-index", inplace=True) # 按条件筛选待...

    参考:Pandas怎样按条件删除行?

    直接上代码:

    import pandas as pd
    import glob
    
    csv_path = glob.glob("*.csv")[0]
    df = pd.read_csv(csv_path)
    df.sort_values("model-index", inplace=True)
    
    # 按条件筛选待删除的行索引,以下三行脚本分别是单条件,双条件取交集,双条件取并集
    row_indexs = df[df["model-index"]%5000!=0].index
    # row_indexs = df[(df["model-index"]%5000!=0) & (df["loss_pixel"]<0.5)].index
    # row_indexs = df[(df["model-index"]%5000!=0) | (df["loss_pixel"]<0.5)].index
    
    # 执行删除
    df.drop(row_indexs,inplace=True)
    
    print(df)

    csv示例文件:

    my_data.csv

    ,model-index,loss_pixel,temp_loss,Global_loss
    0,100000,0.7922,0.5662,0.7922
    1,10000,0.7537,0.34,0.7537
    2,1000,0.6327,0.4529,0.6327
    3,11000,0.7621,0.3232,0.7621
    4,12000,0.7677,0.3061,0.7677
    5,13000,0.7746,0.2945,0.7746
    6,14000,0.7819,0.2826,0.7819
    7,15000,0.7864,0.2832,0.7864
    8,16000,0.7904,0.2746,0.7904
    9,17000,0.792,0.2802,0.792
    10,18000,0.7955,0.2898,0.7955
    11,19000,0.7985,0.2933,0.7985
    12,20000,0.7963,0.2953,0.7963
    13,2000,0.6529,0.4596,0.6529
    14,21000,0.7992,0.2925,0.7992
    15,22000,0.7972,0.3098,0.7972
    16,23000,0.8017,0.3102,0.8017
    17,24000,0.8007,0.3246,0.8007
    18,25000,0.8006,0.3457,0.8006
    19,26000,0.8014,0.3576,0.8014
    20,27000,0.8046,0.3747,0.8046

     

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  • df _= df[~df.id.isin(['a','b','c'])] 结果为df保留除了‘a’,‘b’,‘c’的三数据
    df_= df[~df.id.isin(['a','b','c'])]
    

    结果为df保留除了‘a’,‘b’,‘c’的三行以外的所有数据

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  • pandas删除满足条件元素所在的

    万次阅读 多人点赞 2020-02-06 21:57:52
    给定条件删除行
  • 网上关于dataframe删除指定的博文较少,看到一篇不错的,转载一下,原文地址:...pandas删除指定 遇到清洗数据的问题,需要把某一列数据中,那些为指定元素的数...
  • Python小点dian儿: 条件筛选、删除DataFrame的整行

    万次阅读 多人点赞 2018-09-25 17:38:58
    pandas删除指定 遇到清洗数据的问题,需要把某一列数据中,那些为指定元素的数据,整行去除 尝试了drop却不能到达理想的效果,drop仅仅删除了第一个。 isin效果理想。 import pandas as pd df = pd.DataFrame...
  • 2天学会Pandas

    2020-07-07 19:46:47
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  • Python删除指定数据

    千次阅读 2018-12-23 21:26:07
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