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按列清除数据帧条件

data-cleaning dataframe pandas python

PeCaDe · 技术社区 · 7 年前

我只想保留 Dataframe col1 = 0, col2 = 1 col1 = 0, col2 = 2 .

import pandas as pd

pd.DataFrame({'id':['id1','id1','id1','id1','id1','id1','id1','id1','id1','id1','id1','id2','id2','id2','id2','id2']
                  ,'col1':[0,1,1,0,1,0,0,1,1,0,0,1,0,0,1,1],'col2':[1,2,2,1,2,2,1,2,2,2,1,2,2,1,2,2]})

这看起来像这样:

    col1 col2 id
0   0   1   id1
1   1   2   id1
2   1   2   id1
3   0   1   id1
4   1   2   id1
5   0   2   id1
6   0   1   id1
7   1   2   id1
8   1   2   id1
9   0   2   id1
10  0   1   id1
11  1   2   id2
12  0   2   id2
13  0   1   id2
14  1   2   id2
15  1   2   id2

输出样本

0-1,0-2 在里面 col1,col2 .

   col1 col2 id
3   0   1   id1
4   1   2   id1
5   0   2   id1
6   0   1   id1
7   1   2   id1
8   1   2   id1
9   0   2   id1
10  0   1   id1
11  1   2   id2
12  0   2   id2

因此,删除了行0,1,2,13,14,15,因为它们不是0-1,0-2间隔内的a。

1 回复 | 直到 7 年前

BENY 7 年前

通过使用新的段落 group (使用 df.drop('group',1) )

设置

df['group']=(df.col1==0)&(df.col2==1)
df['group']=df['group'].cumsum()

mask=df.groupby('group').apply(lambda x : sum((x.col1==0)&(x.col2==2)))
df.loc[df.group.isin(mask[mask.eq(1)].index)]


Out[363]: 
    col1  col2   id  group
3      0     1  id1      2
4      1     2  id1      2
5      0     2  id1      2
6      0     1  id1      3
7      1     2  id1      3
8      1     2  id1      3
9      0     2  id1      3
10     0     1  id1      4
11     1     2  id2      4
12     0     2  id2      4

选项2案例提供方

mask=df.groupby('group').last().loc[lambda x : (x.col1==0)&(x.col2==2),].index
df.loc[df.group.isin(mask)]


Out[379]: 
    col1  col2   id  group
3      0     1  id1      2
4      1     2  id1      2
5      0     2  id1      2
6      0     1  id1      3
7      1     2  id1      3
8      1     2  id1      3
9      0     2  id1      3
10     0     1  id1      4
11     1     2  id2      4
12     0     2  id2      4

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