在 python pandas 中删除行

Question

我有以下DataFrame：

      2010-01-03  2010-01-04  2010-01-05  2010-01-06  2010-01-07
1560    0.002624    0.004992   -0.011085   -0.007508   -0.007508
14      0.000000   -0.000978   -0.016960   -0.016960   -0.009106
2920    0.000000    0.018150    0.018150    0.002648    0.025379
1502    0.000000    0.018150    0.011648    0.005963    0.005963
78      0.000000    0.018150    0.014873    0.014873    0.007564

我有与我想从DataFrame 中删除的行相对应的索引列表。为简单起见，假设我的列表是idx_to_drop = [1560,1502]，对应于上面 daraframe 中的第一行和第四行。

我尝试运行 df2 = df.drop(df.index[idx_to_drop])，但它需要行号而不是 .ix() 索引值。我有更多行和更多列，使用where() 函数获取行号需要一段时间。

如何删除 .ix() 匹配的行？

Answer 1

我会通过将问题分成两部分来解决这个问题。屏蔽您要查找的内容，然后再选择反面。

简答：

df[~df.index.isin([1560, 1502])]

使用可运行示例进行说明，使用isin：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'index': [1, 2, 3, 1500, 1501], 
                   'vals': [1, 2, 3, 4, 5]}).set_index('index')

bad_rows = [1500, 1501]
mask = df.index.isin(bad_rows)
print mask
[False False False  True  True]

df[mask]

       vals
index      
1500      4
1501      5

print ~mask
[ True  True  True False False]

df[~mask]

       vals
index      
1         1
2         2
3         3

您可以看到我们已经确定了两个坏行，然后我们想要选择所有不是坏行的行。如果是坏行，我们的掩码，所有其他行都不是掩码 (~mask)