pandas.DataFrame排除特定行
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
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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