根據列值而不是索引值從pandas數據框中排除行
[英]excluding rows from a pandas dataframe based on column value and not index value
問題描述
我查看了數據框列中的唯一值 - 我擁有的pandas。 並且在其中一個列中有一些我不想包含的名稱，如何在不使用索引值表示法的情況下從數據框中刪除這些行，而是說如果行值=“this”則刪除
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new = df.copy
df['some column'].drop_values('this','that','other')
1 個解決方案
解決方案1
33 2014-03-13 23:05:13
請參閱使用isin建立索引 （也是布爾索引 ）：
mask = df['some column'].isin(['this', 'that', 'other'])
df[~mask]
從 pandas dataframe 整體返回最大值，不基於列或行
[英]return max value from pandas dataframe as a whole, not based on column or rows
熊貓根據索引向“數據框”列添加值，如果值存在，則追加
[英]Pandas Add value to Dataframe column based on index and if value exists then append
Pandas數據框根據查詢數據框中的值選擇行，然后根據列值選擇其他條件
[英]Pandas Dataframe Select rows based on values from a lookup dataframe and then another condition based on column value
根據索引使Pandas Dataframe列等於另一個Dataframe中的值
[英]Make Pandas Dataframe column equal to value in another Dataframe based on index
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