根据列值删除 Pandas 中的行

Question

我正在使用 Pandas 创建一个具有数百行的 df，而 web 正在抓取一个体育网站。 我正在尝试根据某一列的值解析行并删除行。 我尝试浏览 W3 和其他网站以找到正确的方法，但我发现的任何东西似乎都无法满足我的需要。 我在下面列出了我的代码。 有谁知道实现这一目标的好方法？

import pandas as pd

def rec_career():
    url = 'https://www.pro-football-reference.com/years/2022/receiving.htm'
    base_url = 'https://www.pro-football-reference.com'
    #Establish Dictionary
    player_links = dict()
    # Use Pandas to read table
    table = pd.read_html(url, attrs={'id': 'receiving'})[0]
    table.head()
    table.index = range(len(table))
    for i, row in table.iterrows():
        if row[4] != 'WR' or 'TE':
            table = table.drop(index=i)
    print(table)

rec_career()

上面的代码返回一个空数据库，因此它显然只是解析并删除所有行，但我不确定它为什么这样做。 我基本上试图从 df 中删除不是接收器的玩家。

Answer 1

避免在 pandas 中使用for循环，因为 pandas 有更快更简洁的方法：

...
table = pd.read_html(url, attrs={'id': 'receiving'})[0]
table.head()
table.index = range(len(table))
table = table[table.Pos.isin(['WR', 'TE'])]
print(table)