条件に基づいて pandas dataframe の行を削除する方法

次の構文を使用して、条件に基づいて pandas DataFrame 内の行を削除できます。

方法 1: 単一の条件に基づいて行を削除する

 df = df[df. col1 > 8]

方法 2: 複数の条件に基づいて行を削除する

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

注: Drop()関数を使用して DataFrame から行を削除することもできますが、この関数は単に DataFrame をそれ自体のフィルタリングされたバージョンに割り当てるよりもはるかに遅いことがわかっています。

次の例は、実際に次の pandas DataFrame でこの構文を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, 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

方法 1: 単一の条件に基づいて行を削除する

次のコードは、条件に基づいて DataFrame 内の行を削除する方法を示しています。

 #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

「assistance」列の値が 8 以下の行はデータフレームから削除されています。

方法 2: 複数の条件に基づいて行を削除する

次のコードは、いくつかの条件に基づいて DataFrame 内の行を削除する方法を示しています。

 #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

DataFrame に保持した行は、アシスト値が 8 より大きく、リバウンド値が 5 より大きい行のみでした。

|も使用できることに注意してください。 「or」フィルターを適用する演算子:

 #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

DataFrame に保持した行は、アシスト値が 8 より大きい行、またはリバウンド値が 10 より大きい行のみでした。

これらの条件のいずれかを満たさない行は削除されました。

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