开始之前，pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况
1、删除具体列
2、删除具体行
3、删除包含某些数值的行或者列
4、删除包含某些字符、文字的行或者列
本文就针对这四种情况探讨一下如何操作。
数据准备
模拟了一份股票交割的记录。
In [1]: import pandas as pd
In [2]: data = {
...: '证券名称' : ['格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通','格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通'],
...: '摘要': ['证券买入','证券买入','证券买入','证券买入','证券卖出','证券卖出','证券卖出','证券卖出'],
...: '成交数量' : [500,1000,1500,2000,500,500,1000,1500],
...: '成交金额' : [-5000,-10000,-15000,-20000,5500,5500,11000,15000]
...: }
...:
In [3]: df = pd.DataFrame(data, index = ['2018-2-1','2018-2-1','2018-2-1','2018-2-1','2018-2-2','2018-2-2','2018-2-2','2018-2-3'])
In [4]: df
Out[4]:
成交数量 成交金额 摘要 证券名称
2018-2-1 500 -5000 证券买入 格力电器
2018-2-1 1000 -10000 证券买入 视觉中国
2018-2-1 1500 -15000 证券买入 成都银行
2018-2-1 2000 -20000 证券买入 中国联通
2018-2-2 500 5500 证券卖出 格力电器
2018-2-2 500 5500 证券卖出 视觉中国
2018-2-2 1000 11000 证券卖出 成都银行
2018-2-3 1500 15000 证券卖出 中国联通
删除具体列
In [5]: df.drop('成交数量',axis=1)
Out[5]:
成交金额 摘要 证券名称
2018-2-1 -5000 证券买入 格力电器
2018-2-1 -10000 证券买入 视觉中国
2018-2-1 -15000 证券买入 成都银行
2018-2-1 -20000 证券买入 中国联通
2018-2-2 5500 证券卖出 格力电器
2018-2-2 5500 证券卖出 视觉中国
2018-2-2 11000 证券卖出 成都银行
2018-2-3 15000 证券卖出 中国联通
删除具体行
In [6]: df.drop('2018-2-3')
Out[6]:
成交数量 成交金额 摘要 证券名称
2018-2-1 500 -5000 证券买入 格力电器
2018-2-1 1000 -10000 证券买入 视觉中国
2018-2-1 1500 -15000 证券买入 成都银行
2018-2-1 2000 -20000 证券买入 中国联通
2018-2-2 500 5500 证券卖出 格力电器
2018-2-2 500 5500 证券卖出 视觉中国
2018-2-2 1000 11000 证券卖出 成都银行
也可以根据行号删除记录，比如删除第三行
In [22]: df.drop(df.index[7])
Out[22]:
成交数量 成交金额 摘要 证券名称
2018-2-1 500 -5000 证券买入 格力电器
2018-2-1 1000 -10000 证券买入 视觉中国
2018-2-1 1500 -15000 证券买入 成都银行
2018-2-1 2000 -20000 证券买入 中国联通
2018-2-2 500 5500 证券卖出 格力电器
2018-2-2 500 5500 证券卖出 视觉中国
2018-2-2 1000 11000 证券卖出 成都银行
本文来源gao.dai.ma.com搞@代*码(网$注意，这个办法其实不是按照行号删除，而是按照索引删除。如果index为3，则会将前4条记录都删除。这个方法支持一个范围，以及用负数表示从末尾删除。
删除特定数值的行（删除成交金额小于10000)
In [7]: df[ df['成交金额'] > 10000]
Out[7]:
成交数量 成交金额 摘要 证券名称
2018-2-2 1000 11000 证券卖出 成都银行
2018-2-3 1500 15000 证券卖出 中国联通
本例其实是筛选，如果需要保留，可以将筛选后的对象赋值给自己即可。
搞代码网（gaodaima.com）提供的所有资源部分来自互联网，如果有侵犯您的版权或其他权益，请说明详细缘由并提供版权或权益证明然后发送到邮箱[email protected]，我们会在看到邮件的第一时间内为您处理，或直接联系QQ：872152909。本网站采用BY-NC-SA协议进行授权
转载请注明原文链接：Pandas删除数据的几种情况(小结)
转载请注明原文链接：Pandas删除数据的几种情况(小结)
