Pandas：如何删除包含特定值的行

您可以使用以下语法删除 pandas DataFrame 中特定列中包含特定值的行：

 #drop rows that contain specific 'value' in 'column_name'
df = df[df. column_name != value ]

您可以使用以下语法删除 pandas DataFrame 中包含特定列表中的任何值的行：

 #define values
values = [value1, value2, value3, ...]

#drop rows that contain any value in the list
df = df[df. column_name . isin (values) == False ]

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例 1：删除包含特定值的行

以下代码显示如何删除列中包含特定值的所有行：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['Mavs', 'Lakers', 'Spurs', 'Cavs'],
                   ' name ': ['Dirk', 'Kobe', 'Tim', 'Lebron'],
                   ' rebounds ': [11, 7, 14, 7],
                   ' points ': [26, 31, 22, 29]})

#view DataFrame
df

        team name rebound points
0 Mavs Dirk 11 26
1 Lakers Kobe 7 31
2 Spurs Tim 14 22
3 Cavs LeBron 7 29

#drop any rows that have 7 in the rebounds column
df = df[df. rebounds != 7 ]

#view resulting DataFrame
df

        team name rebound points
0 Mavs Dirk 11 26
2 Spurs Tim 14 22

示例2：删除列表中包含值的行

以下代码显示如何从 DataFrame 中删除包含列表中的值的所有行：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['Mavs', 'Lakers', 'Spurs', 'Cavs'],
                   ' name ': ['Dirk', 'Kobe', 'Tim', 'Lebron'],
                   ' rebounds ': [11, 7, 14, 7],
                   ' points ': [26, 31, 22, 29]})

#view DataFrame
df

        team name rebound points
0 Mavs Dirk 11 26
1 Lakers Kobe 7 31
2 Spurs Tim 14 22
3 Cavs LeBron 7 29

#define list of values
values = [7, 11]

#drop any rows that have 7 or 11 in the rebounds column
df = df[df. rebounds . isin (values) == False ]

#view resulting DataFrame
df

        team name rebound points
2 Spurs Tim 14 22

示例3：删除多列中包含特定值的行

以下代码显示如何从 DataFrame 中删除在几列之一中包含特定值的行：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['Mavs', 'Lakers', 'Spurs', 'Cavs'],
                   ' name ': ['Dirk', 'Kobe', 'Tim', 'Lebron'],
                   ' rebounds ': [11, 7, 14, 7],
                   ' points ': [26, 31, 22, 29]})

#view DataFrame
df

        team name rebound points
0 Mavs Dirk 11 26
1 Lakers Kobe 7 31
2 Spurs Tim 14 22
3 Cavs LeBron 7 29

#drop any rows that have 11 in the rebounds column or 31 in the points column
df = df[(df. rebounds != 11 ) & (df. points != 31 )]

#view resulting DataFrame
df

team name rebound points
2 Spurs Tim 14 22
3 Cavs LeBron 7 29

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