这篇文章主要给大家介绍了关于python中pandas.DataFrame排除特定行的方法，文中给出了详细的示例代码，相信对大家的理解和学习具有一定的参考价值，需要的朋友们下面来一起看看吧。
大家在使用Python进行数据分析时，经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame，关于python中pandas.DataFrame的基本操作，大家可以查看这篇文章。
pandas.DataFrame排除特定行
如果我们想要像Excel的筛选那样，只要其中的一行或某几行，可以使用isin()方法，将需要的行的值以列表方式传入，还可以传入字典，指定列进行筛选。
但是如果我们只想要所有内容中不包含特定行的内容，却并没有一个isnotin()方法。我今天的工作就遇到了这样的需求，经常查找之后，发现只能换种方式使用isin()来实现这个需求。
示例如下：In [3]: df = pd.DataFrame([[‘GD’, ‘GX’, ‘FJ’], [‘SD’, ‘SX’, ‘BJ’], [‘HN’, ‘HB’
…: , ‘AH’], [‘HEN’, ‘HEN’, ‘HLJ’], [‘SH’, ‘TJ’, ‘CQ’]], columns=[‘p1’, ‘p2
…: ‘, ‘p3’])
In [4]: df
Out[4]:
p1 p2 p3
0 GD GX FJ
1 SD SX BJ
2 HN HB AH
3 HEN HEN HLJ
4 SH TJ CQ
如果只想要p1为GD和HN的两行，可以这么做：In [8]: df[df.p1.isin([‘GD’, ‘HN’])]
Out[8]:
p1 p2 p3
0 GD GX FJ
2 HN HB AH
但是如果我们想要除了这两行之外的数据，就需要绕点路了。
原理是先把p1取出并转换为列表，然后再从列表中去不需要的行(值)去除，然后再在DataFrame中使用isin()In [9]: ex_list = list(df.p1)
In [10]: ex_list.remove(‘GD’)
In [11]: ex_list.remove(‘HN’)
In [12]: ex_list
Out[12]: [‘SD’, ‘HEN’, ‘SH’]
In [13]: df[df.p1.isin(ex_list)]
Out[13]:
p1 p2 p3
1 SD SX BJ
3 HEN HEN HLJ
4 SH TJ CQ
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Original: https://blog.csdn.net/weixin_33410880/article/details/113671007
Author: 达欣欣
Title: python数据框操作_关于python中pandas.DataFrame的基本操作
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