Pandas: 複数の条件に基づいて行を削除します

次のメソッドを使用して、pandas DataFrame の複数の条件に基づいて行を削除できます。

方法 1: いくつかの条件のいずれかを満たす行を削除する

 df = df. loc [ ~ ((df[' col1 '] == ' A ') | (df[' col2 '] > 6 ))]

この特定の例では、col1 の値が A に等しいか、 col2 の値が 6 より大きい行をすべて削除します。

方法 2: 複数の条件を満たす行を削除する

 df = df. loc [ ~ ((df[' col1 '] == ' A ') & (df[' col2 '] > 6 ))] 

この特定の例では、col1 の値が A に等しく、 col2 の値が 6 より大きい行をすべて削除します。

次の例は、次の pandas DataFrame で各メソッドを実際に使用する方法を示しています。

 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, 3, 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 3 9
7 B F 4 12

例 1: いくつかの条件のいずれかを満たす行を削除する

次のコードは、 Team列の値が A に等しいか、またはAttendances列の値が 6 より大きいデータフレーム内の行を削除する方法を示しています。

 #drop rows where value in team column == 'A' or value in assists column > 6
df = df. loc [ ~ ((df[' team '] == ' A ') | (df[' assists '] > 6 ))]

#view updated DataFrame
print (df)

  team pos assists rebounds
6 BF 3 9
7 BF 4 12

チーム列が A に等しいか、アシスト列が 6 より大きい行はすべて削除されていることに注意してください。

この特定の DataFrame では、行のうち 6 つが削除されています。

注: |この記号はパンダの「OR」論理を表します。

例 2: 複数の条件を満たす行を削除する

次のコードは、 Team列の値が A に等しく、 Attendances列の値が 6 より大きいデータフレーム内の行を削除する方法を示しています。

 #drop rows where value in team column == 'A' and value in assists column > 6
df = df. loc [ ~ ((df[' team '] == ' A ') & (df[' assists '] > 6 ))]

#view updated DataFrame
print (df)

  team pos assists rebounds
0 AG 5 11
4 BG 12 6
5 BG 9 5
6 BF 3 9
7 BF 4 12

チーム列が A に等しく、アシスト列が 6 より大きい行はすべて削除されていることに注意してください。

この特定の DataFrame では、行のうち 3 つが削除されています。

注: 記号& は、 pandas の「AND」論理を表します。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的な操作を実行する方法を説明します。

Pandasで特定の値を含む行を削除する方法
Pandasで特定の文字列を含む行を削除する方法
Pandasでインデックスによって行を削除する方法