使用熊猫删除数据框中的特定行答案

【问题标题】：remove specific rows in dataframe with pandas使用熊猫删除数据框中的特定行
【发布时间】：2017-01-15 15:43:43
【问题描述】：

我需要你们所有人的帮助我正在使用来自 excel 的数据表单，所以基本上现在我有这样的东西。

csr   id   ac  otc  tm  lease  maint 
 1    456  b    0    0    0      0
 1    543  a    0    1    1      0
 1    435  e    0    0    0      0
 2    123  w    1    1    1      1
 2    123  g    0    0    0      0
 3    987  j    0    0    0      0
 4    258  k    1    1    1      1 
 4    258  m    0    0    0      0

所以我需要删除 'otc' 'tm' 'lease' 'maint' 列中为零的行。我做这样的事情

df = pd.read_excel(xlsx,'Sheet1')
df_zero = df[(df['OTC'] == 0) & (df['TM'] == 0) & (df['Lease'] == 0) & (df['Maint'] == 0) & (df['Support'] == 0) & (df['Other']  == 0)]

通过这种方式，我打开文件并将特定列中包含零的所有行保存在 df_zero 中。那么

df1 = df_zero.loc[:, 'CSR']

基本上这会将特定列中带有零的行的 CSR 编号保存在 df1 中，就像这样

所以我认为我这样做并解决了问题。

for n1 in df1:
    df = df[df.CSR != n1]

但是这里的问题是，正如您在 CSR 1 中看到的那样，我们有 3 个不同的行，如果我运行“for”，我将删除其中的 3 个，我只需要删除那些有零的行在特定列中（'otc' 'tm' 'lease' 'maint'）。

如果我发现的值为零，我认为在“for”中移动到 CSR，另一个移动到“otc”中移动到“tm”（在同一行）检查零，然后'lease' 和 'maint' 在同一行中，如果此列中的任何一列不为零，则跳转到下一个 CSR。在这个例子中。我们将删除 CSR 1，因为它们 ('otc' 'tm' 'lease' 'maint') 都为零，然后跳转到下一个 CSR，再次为 1，但在这种情况下，我们在 'otc' 中为零但是'tm' 中的 1，所以我们必须跳转到下一个 CSR 再次为 1 但所有列（'otc' 'tm' 'lease' 'maint'）都为零，所以我们删除该行，并继续这个直到最后一个 CSR...

我认为这可行，但我在实施时遇到了一些问题，或者你们中的任何人都有更好的想法。感谢和抱歉英语不好

【问题讨论】：

标签： python excel pandas dataframe filter

【解决方案1】：

您还可以提取您感兴趣的四列，并计算每行有多少个零，并创建用于索引的逻辑向量：

df[(df[['otc', 'tm', 'lease', 'maint']] == 0).sum(axis = 1) < 4]

#  csr   id  ac  otc    tm  lease   maint
# 1  1  543   a    0     1      1       0
# 3  2  123   w    1     1      1       1
# 6  4  258   k    1     1      1       1

【讨论】：

我会这样做：df[~(df[['otc','tm','lease','maint']] == 0).all(1)] 或 df[(df[['otc','tm','lease','maint']] != 0).any(1)]
@MaxU 即将添加第二个选项。是的，我想这是一个更好的选择。

【解决方案2】：

试试这个：

In [35]: df.eval('otc == 0 and tm == 0 and lease == 0 and maint == 0')
Out[35]:
0     True
1    False
2     True
3    False
4     True
5     True
6    False
7     True
dtype: bool

In [36]: df[~df.eval('otc == 0 and tm == 0 and lease == 0 and maint == 0')]
Out[36]:
   csr   id ac  otc  tm  lease  maint
1    1  543  a    0   1      1      0
3    2  123  w    1   1      1      1
6    4  258  k    1   1      1      1

【讨论】：