脚本专栏

Pandas删除数据的几种情况(小结)
脚本专栏 2025/1/11 佚名
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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

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。

删除某列包含特殊字符的行

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

如果想取包含某些字符的记录，可以去掉~

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

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
Pandas,删除数据
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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