Come eliminare le righe in pandas dataframe in base alle condizioni

Possiamo utilizzare la seguente sintassi per eliminare righe in un DataFrame panda in base alla condizione:

Metodo 1: elimina le righe in base a una singola condizione

 df = df[df. col1 > 8]

Metodo 2: Elimina righe in base a più condizioni

 df = df[(df. col1 > 8) & (df. col2 != ' A ')]

Nota : possiamo anche utilizzare la funzione drop() per eliminare righe da un DataFrame, ma questa funzione ha dimostrato di essere molto più lenta rispetto alla semplice assegnazione del DataFrame a una versione filtrata di se stesso.

I seguenti esempi mostrano come utilizzare questa sintassi in pratica con i seguenti DataFrame panda:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' pos ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team pos assists rebounds
0 A G 5 11
1 A G 7 8
2 A F 7 10
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 9 9
7 B F 4 12

Metodo 1: elimina le righe in base a una singola condizione

Il codice seguente mostra come eliminare le righe nel DataFrame in base a una condizione:

 #drop rows where value in 'assists' column is less than or equal to 8
df = df[df. assists > 8] 

#view updated DataFrame
df

	team pos assists rebounds
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 9 9

Qualsiasi riga con un valore inferiore o uguale a 8 nella colonna “assistenza” è stata rimossa dal DataFrame.

Metodo 2: Elimina righe in base a più condizioni

Il codice seguente mostra come eliminare righe nel DataFrame in base a diverse condizioni:

 #only keep rows where 'assists' is greater than 8 and rebounds is greater than 5
df = df[(df. assists > 8) & (df. rebounds > 5)]

#view updated DataFrame
df

	team pos assists rebounds
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 9 9

Le uniche righe che abbiamo mantenuto nel DataFrame erano quelle in cui il valore degli assist era maggiore di 8 e il valore dei rimbalzi era maggiore di 5.

Nota che possiamo anche usare | operatore per applicare un filtro “o”:

 #only keep rows where 'assists' is greater than 8 or rebounds is greater than 10
df = df[(df. assists > 8) | (df. rebounds > 10)]

#view updated DataFrame
df

	team pos assists rebounds
0 A G 5 11
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 9 9
7 B F 4 12

Le uniche righe che abbiamo mantenuto nel DataFrame erano quelle in cui il valore di assistenza era maggiore di 8 o il valore di rimbalzo era maggiore di 10.

Tutte le righe che non soddisfacevano una di queste condizioni venivano eliminate.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Come eliminare righe contenenti un valore specifico in Pandas
Come eliminare righe contenenti una stringa specifica in Pandas
Come eliminare le righe per indice in Pandas