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如何利用Pandas刪除某列指定值所在的行_python

作者：DonngZH ? 更新時間： 2022-06-25 編程語言

前言

使用pandas對數據操作，篩選數據時，根據任務要求有時不僅要某列中存在空值的行，并且要刪除某列中指定值所在行。

1.data.dropna()

默認參數：
data.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

1-1 axis確定刪除存在缺失值的行或者是列

#刪除含有缺失值的行
axis=0或axis='index'
#刪除含有缺失值的列
axis=1或axis='columns'

1-2 how 確定存在缺失值時，是否刪除行或者列

how='all'或how=‘any'。
 
how='all'時表示刪除全是缺失值的行（列）
 
how='any'時表示刪除只要含有缺失值的行（列）

1-3 thresh=n表示保留至少含有n個非na數值的行

data.dropna(thresh=2)

1-4 subset確定要在哪些列中查找缺失值

#在source和target兩列中查找缺失值
data.drop(subset = ["source","target"])

1-5 inplace確定是否直接在原DataFrame修改

#刪除缺失值后不在原data上修改
inplace = False
#刪除缺失值后在原data上修改
inplace = True

2.data.drop

默認參數：
data.drop(
    labels=None,
    axis=0,
    index=None,
    columns=None,
    level=None,
    inplace=False,
    errors='raise',
)

2-1 labels 指定行或者列的名稱

#參數axis為0表示在0軸（列）上搜索名為“姓名”的對象，然后刪除對象“姓名”對應的行。
data.drop("姓名",axis = 0)
 
#參數axis為0表示在1軸（行）上搜索名為“姓名”的對象，然后刪除對象“姓名”對應的列。
data.drop("姓名"，axis = 1)

2-2 index 指定要刪除的行

#刪除data中索引為0和1的行
data.drop(index = [0,1])

2-3?columns 指定要刪除的列

#刪除data中列名為“source”和“target”的列
data.drop(columns=['source', 'target'])

3.實例

任務需求：刪掉“ZH_Term_len”列中值為0的全部行。

3-1 統計0的數量

#統計“ZH_Term_len”一列中有多少個0
data["ZH_Term_len"].value_counts()

3-2 找出0的索引

data[(data.ZH_Term_len == 0)].index.tolist()

3-3 使用drop函數以及index參數刪除所在的行

data =  data.drop(index = data[(data.ZH_Term_len == 0)].index.tolist())

3-4 查看數據

data.info()

3-5 將索引重新排序

#會將標簽重新從零開始順序排序,使用參數設置drop=True刪除舊的索引序列
data = data.reset_index(drop=True)

3-6?統計“ZH_Term_len”列中值的數量

?統計后發現，“ZH_Term_len”列中值為0的行已經全部被刪除掉。

總結

原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_44750512/article/details/122436249

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