Pandas: как удалить все строки, кроме некоторых

Вы можете использовать следующие методы, чтобы удалить все строки из DataFrame pandas, кроме некоторых:

Способ 1. Удалите все строки, кроме строк с определенным значением в столбце.

 #drop all rows except where team column is equal to 'Mavs'
df = df. query (" team == 'Mavs' ")

Способ 2: удалить все строки, кроме тех, которые содержат одно из нескольких определенных значений в столбце.

 #drop all rows except where team is equal to 'Mavs' or 'Heat'
df = df. query (" team == 'Mavs' | team == 'Heat' ")

В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующим DataFrame pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['Mavs', 'Mavs', 'Heat', 'Heat', 'Cavs', 'Cavs'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9]})

#view DataFrame
print (df)

   team points assists
0 Mavs 18 5
1 Mavs 22 7
2 Heat 19 7
3 Heat 14 9
4 Cavs 14 12
5 Cavs 11 9

Пример 1. Удаление всех строк, кроме тех, которые содержат определенное значение в столбце.

Мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы удалить все строки, кроме тех, которые имеют значение «Mavs» в столбце команды :

 #drop all rows except where team column is equal to 'Mavs'
df = df. query (" team == 'Mavs' ")

#view updated DataFrame
print (df)

   team points assists
0 Mavs 18 5
1 Mavs 22 7

Обратите внимание, что все строки были удалены, за исключением строк со значением «Mavs» в столбце команды .

Пример 2. Удаление всех строк, кроме тех, которые содержат одно из нескольких определенных значений в столбце.

Мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы удалить все строки, кроме тех, которые имеют значение «Mavs» или «Heat» в столбце команды :

 #drop all rows except where team column is equal to 'Mavs'
df = df. query (" team == 'Mavs' | team == 'Heat' ")

#view updated DataFrame
print (df)

   team points assists
0 Mavs 18 5
1 Mavs 22 7
2 Heat 19 7
3 Heat 14 9

Обратите внимание, что все строки были удалены, за исключением строк со значением «Mavs» или «Heat» в столбце «Команда» .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Как удалить первую строку в Pandas DataFrame
Как удалить первый столбец в Pandas DataFrame
Как удалить повторяющиеся столбцы в Pandas