Pandas: วิธีลบแถวทั้งหมดยกเว้นบางแถว

คุณสามารถใช้วิธีการต่อไปนี้เพื่อลบทั้งหมดยกเว้นบางแถวออกจาก Pandas DataFrame:

วิธีที่ 1: ลบแถวทั้งหมดยกเว้นแถวที่มีค่าเฉพาะในคอลัมน์

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

วิธีที่ 2: ลบแถวทั้งหมดยกเว้นแถวที่มีค่าเฉพาะค่าใดค่าหนึ่งจากหลายค่าในคอลัมน์

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

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติกับ Pandas DataFrame ต่อไปนี้:

 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

ตัวอย่างที่ 1: ลบแถวทั้งหมด ยกเว้นแถวที่มีค่าเฉพาะในคอลัมน์

เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อลบแถวทั้งหมด ยกเว้นแถวที่มีค่า “Mavs” ในคอลัมน์ ทีม :

 #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

โปรดทราบว่าทุกแถวจะถูกลบออก ยกเว้นแถวที่มีค่า “Mavs” ในคอลัมน์ ทีม

ตัวอย่างที่ 2: ลบแถวทั้งหมดยกเว้นแถวที่มีค่าเฉพาะค่าใดค่าหนึ่งจากหลายค่าในคอลัมน์

เราสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อลบแถวทั้งหมด ยกเว้นแถวที่มีค่า “Mavs” หรือ “Heat” ในคอลัมน์ ทีม :

 #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

โปรดทราบว่าทุกแถวจะถูกลบออก ยกเว้นแถวที่มีค่า “Mavs” หรือ “Heat” ในคอลัมน์ ทีม

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการทำงานทั่วไปอื่นๆ ในแพนด้า:

วิธีลบแถวแรกใน Pandas DataFrame
วิธีลบคอลัมน์แรกใน Pandas DataFrame
วิธีลบคอลัมน์ที่ซ้ำกันใน Pandas