python pandas dataframe：删除选定的行

Question

我有一个pandas数据帧，如：

df = pd.read_csv('fruit.csv')

print(df)

   fruitname  quant
0      apple     10
1      apple     11
2      apple     13
3     banana     10
4     banana     20
5     banana     30
6     banana     40
7       pear     10
8       pear    102
9       pear   1033
10      pear   1012
11      pear    101
12      pear    100
13      pear   1044
14    orange     10

我想删除最后一个条目PER FRUIT，如果该水果有一个奇数（不均匀）条目数（％2 == 1）。 没有循环数据帧。 所以上面的最终结果是：

- 删除最后一个苹果，因为苹果发生3次 - 去除最后一个梨 - 删除最后一个（仅）橙色

导致：

   fruitname  quant
0      apple     10
1      apple     11
2     banana     10
3     banana     20
4     banana     30
5     banana     40
6       pear     10
7       pear    102
8       pear   1033
9       pear   1012
10      pear    101
11      pear    100

这可能吗？ 或者我必须循环DF？ 我一直在谷歌搜索4天，只是无法弄清楚如何做到这一点。

Answer 1

使用value_counts确定每个水果的项目数，并根据是否存在奇数来构建它们的列表。 我们可以通过使用%模数运算符生成1或0来实现这一点，使用astype来构建astype以创建一个布尔掩码。

使用布尔掩码来掩盖value_counts的索引。

现在你有一个水果列表，通过过滤df迭代每个水果，并使用iloc[-1]和.name属性获取最后一个索引标签，并将其附加到列表中。

现在drop这些标签放在列表中：

In [393]:
fruits = df['fruitname'].value_counts().index[(df['fruitname'].value_counts() % 2).astype(bool)]
idx = []
for fruit in fruits:
    idx.append(df[df['fruitname']==fruit].iloc[-1].name)
df.drop(idx)

Out[393]:
   fruitname  quant
0      apple     10
1      apple     11
3     banana     10
4     banana     20
5     banana     30
6     banana     40
7       pear     10
8       pear    102
9       pear   1033
10      pear   1012
11      pear    101
12      pear    100

突破以上：

In [394]:
df['fruitname'].value_counts()

Out[394]:
pear      7
banana    4
apple     3
orange    1
Name: fruitname, dtype: int64

In [398]:   
df['fruitname'].value_counts() % 2

Out[398]:
pear      1
banana    0
apple     1
orange    1
Name: fruitname, dtype: int64

In [399]:
fruits = df['fruitname'].value_counts().index[(df['fruitname'].value_counts() % 2).astype(bool)]
fruits

Out[399]:
Index(['pear', 'apple', 'orange'], dtype='object')

In [401]:    
for fruit in fruits:
    print(df[df['fruitname']==fruit].iloc[-1].name)

13
2
14

实际上你可以使用last_valid_index而不是iloc[-1].name所以以下方法可行：

fruits = df['fruitname'].value_counts().index[(df['fruitname'].value_counts() % 2).astype(bool)]
idx = []
for fruit in fruits:
    idx.append(df[df['fruitname']==fruit].last_valid_index())
df.drop(idx)

Answer 2

EdChum的另一种方法，它使用groupby ：

>>> grouped = df.groupby("fruitname")["fruitname"]
>>> lengths = grouped.transform(len)
>>> df.loc[~((lengths % 2 == 1) & (grouped.cumcount() == lengths-1))]
   fruitname  quant
0      apple     10
1      apple     11
3     banana     10
4     banana     20
5     banana     30
6     banana     40
7       pear     10
8       pear    102
9       pear   1033
10      pear   1012
11      pear    101
12      pear    100

---

这通过使用transform （和cumcount ，其行为类似于一种变换，因为它广播到原始索引）来为我们提供一个我们可以使用的帧长系列：

>>> lengths
0     3
1     3
2     3
3     4
4     4
5     4
6     4
7     7
8     7
9     7
10    7
11    7
12    7
13    7
14    1
Name: fruitname, dtype: object
>>> grouped.cumcount()
0     0
1     1
2     2
3     0
4     1
5     2
6     3
7     0
8     1
9     2
10    3
11    4
12    5
13    6
14    0
dtype: int64

Answer 3

你可以使用apply函数：

def remove_last_odd_row(fr):
    nrow = fr.shape[0]
    if nrow % 2 > 0:
        return fr[:(nrow - 1)]
    else:
        return fr

fr = fr.groupby("fruitname").apply(remove_last_odd_row).reset_index(drop=True)

Answer 4

我对熊猫不是很熟悉，但这是一个答案。

for fruit in pd.unique(df.fruitname):
    df1=df[df.fruitname==fruit]
    if len(df1)%2 == 1:
        df=df.drop(df1.last_valid_index())