从具有非唯一索引的 pandas DataFrame 中删除行答案

【问题标题】：Delete rows from pandas DataFrame with non-unique index从具有非唯一索引的 pandas DataFrame 中删除行
【发布时间】：2016-06-30 06:42:20
【问题描述】：

当索引不保证唯一时，我正在寻找一种方法来删除 pandas DataFrame 中的行。

所以，我想从我的 DataFrame df 中删除项目 0 和 4。这将是您用来执行此操作的典型代码：

df.drop([0, 4].index)

如果每个索引都是唯一的，这很好用。但是，如果项目 0、1 和 2 都具有相同的索引，则此代码会删除项目 0、1、2 和 4，而不仅仅是 0 和 4。

我的 DataFrame 设置这种方式是有充分理由的，所以我不想重构我的数据，它看起来大致如下：

        age
site             
mc03    0.39
mc03    0.348
mc03    0.348
mc03    0.42
mc04    0.78

我试过了：

del df.iloc[0]

但这失败了：

AttributeError: __delitem__

对于如何完成这项任务还有其他建议吗？

更新：

我找到了两种方法，但都不是特别优雅。

to_drop = [0, 4]
df = df.iloc[sorted(set(range(len(df))) - set(to_drop))]
# or:
df = df.iloc[[i for i in range(len(df)) if i not in to_drop]]

也许这和它会得到的一样好？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

这也不是很优雅，但让我把它贴出来：

df = df.reset_index().drop([0, 4]).set_index("site")

它暂时将索引更改为常规索引，删除行并重新设置原始索引。这个想法来自this answer。

【讨论】：

【解决方案2】：

替代解决方案（使用 numpy）：

In [252]: mask = np.ones(len(df)).astype(bool)

In [253]: mask[[0,4]] = False

In [254]: mask
Out[254]: array([False,  True,  True,  True, False], dtype=bool)

In [255]: df[mask]
Out[255]:
        age
mc03  0.348
mc03  0.348
mc03  0.420

【讨论】：