Pandas刪除數(shù)據(jù)的幾種情況(小結(jié))

更新時(shí)間：2019年06月21日 10:54:34 作者：Cocowool

這篇文章主要介紹了Pandas刪除數(shù)據(jù)的幾種情況(小結(jié))，詳細(xì)的介紹了4種方式，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

開(kāi)始之前，pandas中DataFrame刪除對(duì)象可能存在幾種情況

1、刪除具體列
2、刪除具體行
3、刪除包含某些數(shù)值的行或者列
4、刪除包含某些字符、文字的行或者列

本文就針對(duì)這四種情況探討一下如何操作。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

模擬了一份股票交割的記錄。

In [1]: import pandas as pd

In [2]: data = {
  ...:   '證券名稱(chēng)' : ['格力電器','視覺(jué)中國(guó)','成都銀行','中國(guó)聯(lián)通','格力電器','視覺(jué)中國(guó)','成都銀行','中國(guó)聯(lián)通'],
  ...:   '摘要': ['證券買(mǎi)入','證券買(mǎi)入','證券買(mǎi)入','證券買(mǎi)入','證券賣(mài)出','證券賣(mài)出','證券賣(mài)出','證券賣(mài)出'],
  ...:   '成交數(shù)量' : [500,1000,1500,2000,500,500,1000,1500],
  ...:   '成交金額' : [-5000,-10000,-15000,-20000,5500,5500,11000,15000]
  ...: }
  ...: 

In [3]: df = pd.DataFrame(data, index = ['2018-2-1','2018-2-1','2018-2-1','2018-2-1','2018-2-2','2018-2-2','2018-2-2','2018-2-3'])

In [4]: df
Out[4]: 
     成交數(shù)量  成交金額  摘要 證券名稱(chēng)
2018-2-1  500 -5000 證券買(mǎi)入 格力電器
2018-2-1 1000 -10000 證券買(mǎi)入 視覺(jué)中國(guó)
2018-2-1 1500 -15000 證券買(mǎi)入 成都銀行
2018-2-1 2000 -20000 證券買(mǎi)入 中國(guó)聯(lián)通
2018-2-2  500  5500 證券賣(mài)出 格力電器
2018-2-2  500  5500 證券賣(mài)出 視覺(jué)中國(guó)
2018-2-2 1000 11000 證券賣(mài)出 成都銀行
2018-2-3 1500 15000 證券賣(mài)出 中國(guó)聯(lián)通

刪除具體列

In [5]: df.drop('成交數(shù)量',axis=1)
Out[5]: 
      成交金額  摘要 證券名稱(chēng)
2018-2-1 -5000 證券買(mǎi)入 格力電器
2018-2-1 -10000 證券買(mǎi)入 視覺(jué)中國(guó)
2018-2-1 -15000 證券買(mǎi)入 成都銀行
2018-2-1 -20000 證券買(mǎi)入 中國(guó)聯(lián)通
2018-2-2  5500 證券賣(mài)出 格力電器
2018-2-2  5500 證券賣(mài)出 視覺(jué)中國(guó)
2018-2-2 11000 證券賣(mài)出 成都銀行
2018-2-3 15000 證券賣(mài)出 中國(guó)聯(lián)通

刪除具體行

In [6]: df.drop('2018-2-3')
Out[6]: 
     成交數(shù)量  成交金額  摘要 證券名稱(chēng)
2018-2-1  500 -5000 證券買(mǎi)入 格力電器
2018-2-1 1000 -10000 證券買(mǎi)入 視覺(jué)中國(guó)
2018-2-1 1500 -15000 證券買(mǎi)入 成都銀行
2018-2-1 2000 -20000 證券買(mǎi)入 中國(guó)聯(lián)通
2018-2-2  500  5500 證券賣(mài)出 格力電器
2018-2-2  500  5500 證券賣(mài)出 視覺(jué)中國(guó)
2018-2-2 1000 11000 證券賣(mài)出 成都銀行

也可以根據(jù)行號(hào)刪除記錄，比如刪除第三行

In [22]: df.drop(df.index[7])
Out[22]: 
     成交數(shù)量  成交金額  摘要 證券名稱(chēng)
2018-2-1  500 -5000 證券買(mǎi)入 格力電器
2018-2-1 1000 -10000 證券買(mǎi)入 視覺(jué)中國(guó)
2018-2-1 1500 -15000 證券買(mǎi)入 成都銀行
2018-2-1 2000 -20000 證券買(mǎi)入 中國(guó)聯(lián)通
2018-2-2  500  5500 證券賣(mài)出 格力電器
2018-2-2  500  5500 證券賣(mài)出 視覺(jué)中國(guó)
2018-2-2 1000 11000 證券賣(mài)出 成都銀行

注意，這個(gè)辦法其實(shí)不是按照行號(hào)刪除，而是按照索引刪除。如果index為3，則會(huì)將前4條記錄都刪除。這個(gè)方法支持一個(gè)范圍，以及用負(fù)數(shù)表示從末尾刪除。

刪除特定數(shù)值的行（刪除成交金額小于10000)

In [7]: df[ df['成交金額'] > 10000]
Out[7]: 
     成交數(shù)量  成交金額  摘要 證券名稱(chēng)
2018-2-2 1000 11000 證券賣(mài)出 成都銀行
2018-2-3 1500 15000 證券賣(mài)出 中國(guó)聯(lián)通

本例其實(shí)是篩選，如果需要保留，可以將篩選后的對(duì)象賦值給自己即可。

刪除某列包含特殊字符的行

In [11]: df[ ~ df['證券名稱(chēng)'].str.contains('聯(lián)通') ]
Out[11]: 
     成交數(shù)量  成交金額  摘要 證券名稱(chēng)
2018-2-1  500 -5000 證券買(mǎi)入 格力電器
2018-2-1 1000 -10000 證券買(mǎi)入 視覺(jué)中國(guó)
2018-2-1 1500 -15000 證券買(mǎi)入 成都銀行
2018-2-2  500  5500 證券賣(mài)出 格力電器
2018-2-2  500  5500 證券賣(mài)出 視覺(jué)中國(guó)
2018-2-2 1000 11000 證券賣(mài)出 成都銀行

如果想取包含某些字符的記錄，可以去掉~(yú)

In [12]: df[ df['證券名稱(chēng)'].str.contains('聯(lián)通') ]
Out[12]: 
     成交數(shù)量  成交金額  摘要 證券名稱(chēng)
2018-2-1 2000 -20000 證券買(mǎi)入 中國(guó)聯(lián)通
2018-2-3 1500 15000 證券賣(mài)出 中國(guó)聯(lián)通

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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