使用非唯一索引从pandas DataFrame中删除行

Question

我正在寻找一种方法来删除pandas DataFrame中的行，当索引不能保证是唯一的。

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，那么这很好。 但是，如果项目0,1和2都具有相同的索引，则此代码将丢弃项目0,1,2和4，而不是仅丢弃0和4。

我的DataFrame以这种方式设置有充分的理由，所以我不想重构我的数据，看起来大概是这样的：

        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__

有关如何完成此任务的任何其他建议？

更新：

我找到了两种方法，但两者都不是特别优雅。

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]]

不过，也许这会好得多吗？

Answer 1

这也不是很优雅，但让我发布它作为替代方案：

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

它会暂时将索引更改为常规索引，删除行并重新设置原始索引。 这个想法来自这个答案 。

Answer 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