pandas.DataFrame選取/排除特定行的方法
pandas.DataFrame選取特定行
使用Python進行數(shù)據(jù)分析時,經(jīng)常要使用到的一個數(shù)據(jù)結構就是pandas的DataFrame,如果我們想要像Excel的篩選那樣,只要其中的一行或某幾行,可以使用isin()方法,將需要的行的值以列表方式傳入,還可以傳入字典,指定列進行篩選。
>>> df = pd.DataFrame([['GD', 'GX', 'FJ'], ['SD', 'SX', 'BJ'], ['HN', 'HB', 'AH'], ['HEN', 'HEN', 'HLJ'], ['SH', 'TJ', 'CQ']], columns=['p1', 'p2', 'p3']) >>> df p1 p2 p3 0 GD GX FJ 1 SD SX BJ 2 HN HB AH 3 HEN HEN HLJ 4 SH TJ CQ # 篩選p1列中值為'SD'和'HN'的行: >>> df[df.p1.isin(['SD','HN'])] p1 p2 p3 1 SD SX BJ 2 HN HB AH
pandas.DataFrame排除特定行
但是,如果我們只想要所有內容中不包含特定行的內容,卻并沒有一個isnotin()方法。我今天的工作就遇到了這樣的需求,經(jīng)常查找之后,發(fā)現(xiàn)只能換種方式使用isin()來實現(xiàn)這個需求。
# 將p1轉換為列表,再從列表中移除特定的行: >>> ex_list = list(df.p1) >>> ex_list.remove('SD') >>> ex_list.remove('HN') >>> df[df.p1.isin(ex_list)] p1 p2 p3 0 GD GX FJ 3 HEN HEN HLJ 4 SH TJ CQ
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