Comment supprimer des lignes dans Pandas DataFrame en fonction de la condition

Nous pouvons utiliser la syntaxe suivante pour supprimer des lignes dans un DataFrame pandas en fonction de la condition :

Méthode 1 : supprimer des lignes en fonction d’une seule condition

df = df[df.col1 > 8]

Méthode 2 : supprimer des lignes en fonction de plusieurs conditions

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

Remarque : Nous pouvons également utiliser la fonction drop() pour supprimer des lignes d’un DataFrame, mais cette fonction s’est avérée beaucoup plus lente que la simple affectation du DataFrame à une version filtrée de lui-même.

Les exemples suivants montrent comment utiliser cette syntaxe en pratique avec le DataFrame pandas suivant :

import pandas as pd

#create DataFrame
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

Méthode 1 : supprimer des lignes en fonction d’une seule condition

Le code suivant montre comment supprimer des lignes dans le DataFrame en fonction d’une condition :

#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

Toute ligne ayant une valeur inférieure ou égale à 8 dans la colonne « assistances » a été supprimée du DataFrame.

Méthode 2 : supprimer des lignes en fonction de plusieurs conditions

Le code suivant montre comment supprimer des lignes dans le DataFrame en fonction de plusieurs conditions :

#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

Les seules lignes que nous avons conservées dans le DataFrame étaient celles où la valeur des passes décisives était supérieure à 8 et la valeur des rebonds était supérieure à 5.

Notez que nous pouvons également utiliser le | opérateur pour appliquer un filtre « ou » :

#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

Les seules lignes que nous avons conservées dans le DataFrame étaient celles où la valeur des passes décisives était supérieure à 8 ou la valeur des rebonds était supérieure à 10.

Toutes les lignes qui ne remplissaient pas l’une de ces conditions étaient supprimées.

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations courantes dans les pandas :

Comment supprimer des lignes contenant une valeur spécifique dans Pandas
Comment supprimer des lignes contenant une chaîne spécifique dans Pandas
Comment supprimer des lignes par index dans Pandas