刪除 DataFrame 中條件為真或假的行

Question

我有一個 dataframe ，我使用 sql 選擇從 excel 中提取：

sql_con_obj = SqlConnector()
sql_con_obj.connect()
cursor = sql_con_obj.con.cursor()
sql = "SELECT * FROM table"
df = pandas.read_sql_query(sql, sql_con_obj.con)
df.to_excel("incidencias.xlsx")

我有一個名為“數字”的列：

df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 125 entries, 0 to 124
Data columns (total 22 columns):
 #   Column               Non-Null Count  Dtype
---  ------               --------------  -----
 0   Number               125 non-null    object

我將舉例說明該列的外觀：

print(df['Number'])
0      S210401
1      S210401
2      S210401
3      S210401
4      S210401
            ...
121    I210224
122    I210223
123    I210219
124    I210211
125    I210118

然后我過濾以字母“S”開頭的那些：

S = ['S']
cond=df['Number'].str.startswith(tuple(S))
0       True
1       True
2       True
3       True
4       True
       ...
121    False
122    False
123    False
124    False
125    False

我現在想要的是刪除那些是真的並留在“我”的所以我想這樣做：

df = df.drop(df[cond].index)

我打印時的結果

print(df['Number']
120    I210224
121    I210223
122    I210219
123    I210211
124    I210118
125    I210118

但問題是在 excel 中，行沒有被刪除......我該怎么做才能解決這個問題？

Answer 1

S = ['S']
cond=df['Number'].str.startswith(tuple(S))

在上面的代碼之后只需使用~ （按位否定運算符）將 boolean 掩碼（cond）傳遞給您的 dataframe：

df=df[~cond]

最后：

df.to_excel("incidencias.xlsx")