在 Pandas 数据框中删除不满足条件的行

Question

我有一个熊猫数据框，需要清理Status列。 我的数据如下所示：

id        Status
123       100%
124       0%
125       1%
126       100%
127       0.25%

我想排除所有不是 100% 或 0% 的行。 列的类型是object

我希望我的数据如下所示：

id        Status
123       100%
124       0%
126       100%

我尝试了以下方法：

df = df.drop(df[(df.Status == '100%') & (df.Status == '0%')].index)

但这实际上根本不会改变数据集。

谢谢！

Answer 1

您可以有条件地选择符合条件的行并将其设置为新的数据框值

df = df.loc[(df['Status']  == '100%') | (df['Status']  == '0%')]

编辑：“|” 而不是“&”，因为两者不能同时为真，因此返回 0 结果。

Answer 2

首先，您说“或”，因此您需要管道运算符，而不是＆符号（即使编码正确，“状态”也永远不会同时为 0% 和 100%）。 其次，您可以根据条件正确调用索引，但是您需要将索引作为索引传递给drop 。 这应该有效：

df.drop(index=df[(df.Status=="100%" )| (df.Status=="0%")].index)

Answer 3

df = pd.DataFrame([['100%'], ['0%'], ['1%'],['100%'],['0.25%']], columns=['Status'], index=[123, 124,125,126,127])
df = df[(df.Status == '100%') | (df.Status == '0%')]