Python3教程:Pandas模块删除数据的几种情况

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
针对这四种情况,本文讨论了如何操作。

[En]

This article discusses how to operate in view of these four situations.

模拟了库存交付的记录。

[En]

Simulated a record of stock delivery.

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
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
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

您还可以根据行号删除记录,例如第三行

[En]

You can also delete records based on the line number, such as the third line

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

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。

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

这个例子实际上是在过滤。如果您需要保留它,可以将过滤后的对象分配给自己。

[En]

This example is actually filtering. If you need to keep it, you can assign the filtered object to yourself.

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In [11]: df[ ~ df['证券名称'].str.contains('联通') ]
Out[11]:
          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
2018-2-2   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

如果要获取包含某些字符的记录,可以将其删除。

[En]

If you want to take a record that contains some characters, you can remove it.

In [12]: df[ df['证券名称'].str.contains('联通') ]
Out[12]:
          成交数量   成交金额    摘要  证券名称
2018-2-1  2000 -20000  证券买入  中国联通
2018-2-3  1500  15000  证券卖出  中国联通

Original: https://www.cnblogs.com/python1111/p/16456106.html
Author: 小小程序员ol
Title: Python3教程:Pandas模块删除数据的几种情况

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