pandas.DataFrame选取/排除特定行的方法
pandas.DataFrame选取特定行
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,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。
>>> df = pd.DataFrame([['GD', 'GX', 'FJ'], ['SD', 'SX', 'BJ'], ['HN', 'HB', 'AH'], ['HEN', 'HEN', 'HLJ'], ['SH', 'TJ', 'CQ']], columns=['p1', 'p2', 'p3']) >>> df p1 p2 p3 0 GD GX FJ 1 SD SX BJ 2 HN HB AH 3 HEN HEN HLJ 4 SH TJ CQ # 筛选p1列中值为'SD'和'HN'的行: >>> df[df.p1.isin(['SD','HN'])] p1 p2 p3 1 SD SX BJ 2 HN HB AH
pandas.DataFrame排除特定行
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。
# 将p1转换为列表,再从列表中移除特定的行: >>> ex_list = list(df.p1) >>> ex_list.remove('SD') >>> ex_list.remove('HN') >>> df[df.p1.isin(ex_list)] p1 p2 p3 0 GD GX FJ 3 HEN HEN HLJ 4 SH TJ CQ
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