pyPandas 功能请求：反向/负 df.drop答案

【问题标题】：pyPandas functionality request: reverse/negative df.droppyPandas 功能请求：反向/负 df.drop
【发布时间】：2012-09-20 15:30:09
【问题描述】：

我认为反向/负 dataframe.drop 功能将是一个非常有用的工具。有没有人克服这个问题？

【问题讨论】：

什么意思？你想让它做什么？
@BreanBarn：删除不匹配的条件。

标签： python pandas

【解决方案1】：

一般来说，我发现自己在获得选择的逆时使用boolean indexing 和波浪号运算符，而不是 df.drop()，尽管当布尔索引用于形成数组时，相同的概念适用于 df.drop要删除的标签。希望对您有所帮助。

In [44]: df
Out[44]: 
          A         B
0  0.642010  0.116227
1  0.848426  0.710739
2  0.563803  0.416422

In [45]: cond = (df.A > .6) & (df.B > .3)

In [46]: df[cond]
Out[46]: 
          A         B
1  0.848426  0.710739

In [47]: df[~cond]
Out[47]: 
          A         B
0  0.642010  0.116227
2  0.563803  0.416422

【讨论】：

【解决方案2】：

如果我没听错的话，你可以通过在索引上使用“isin”进行索引来获得这种效果：

>>> df
         A         B         C
0  0.754956 -0.597896  0.245254
1 -0.987808  0.162506 -0.131674
2 -1.064639 -2.193629  1.814078
3 -0.483950 -1.290789  1.776827
4 -0.191055 -0.461204  0.412220
>>> df[df.index.isin([0, 2, 3])]   # Drop rows whose label is not in the set [0, 2, 3]
         A         B         C
0  0.754956 -0.597896  0.245254
2 -1.064639 -2.193629  1.814078
3 -0.483950 -1.290789  1.776827

【讨论】：