根據列值刪除數據框行

Question

我創建了基於網站（ https://thispointer.com/python-pandas-how-to-drop-rows-in-dataframe-by-conditions-on-column-values/ ）的代碼來刪除數據中的行基於列值的框架。 'zone_type' 列可以有 5 個值之一（response_button_text、response_button_image、fixation、timelimit_screen 或 continue_button）。 除非該行的值為“response_button_image”，否則我想從數據框中刪除該行。

# select all of the rows that are not to do with the task i.e. fixation screens etc.

indexZoneType = df[ (df['zone_type'] == 'fixation') & (df['zone_type'] == 'response_button_text') & (df['zone_type'] == 'timelimit_screen') & (df['zone_type'] == 'continue_button')].index

# delete these rows

df.drop(indexZoneType , inplace=True)

我認為這段代碼應該可以工作？ 並且我沒有收到錯誤，但是在執行print(df) ，數據框沒有改變。

謝謝。

Answer 1

好的，所以您的條件是互斥的，您可能想在那里使用“或”，即

indexZoneType = df[ (df['zone_type'] == 'fixation') |(df['zone_type'] == 'response_button_text') | (df['zone_type'] == 'timelimit_screen') | (df['zone_type'] == 'continue_button')].index

甚至更好 - 使用df.isin(...)和df.loc[...]

indexZoneType = df.loc[df['zone_type'].isin(['fixation', 'response_button_text', 'timelimit_screen', 'continue_button'])].index

或者更簡單：

indexZoneType = df.index[df['zone_type'].isin(['fixation', 'response_button_text', 'timelimit_screen', 'continue_button'])]

參考： https : //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.isin.html https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas .DataFrame.loc.html