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Python:如何删除多个列具有相等值的行?

pandas python

N.Varela · 技术社区 · 5 年前

this question 大约两列,并试图扩展到多列,但我得到了一个错误。

以下是一些示例数据,类似于我的数据帧:

import pandas as pd
data = [['table1',10,8,7],['table2',3,3,3],['table3',3,8,11],['table4',12,12,12],['table5',13,15,5]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['table_name','Attr1','Attr2','Attr3'])

和我想要的结果

res = [['table1',10,8,7],['table3',3,8,11],['table5',13,15,5]]
result = pd.DataFrame(res,columns=['table_name','Attr1','Attr2','Attr3'])

我试过了

[df[df['Attr1'] != df['Attr2'] | df['Attr1'] != df['Attr3'] | df['Attr2'] != df['Attr3']]]

检索错误的

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

有什么想法吗?

2 回复 | 直到 5 年前

Loochie 5 年前

使用df。查询:

df = df.query("Attr1 != Attr2 != Attr3")

jezrael 5 年前

DataFrame.ne Attr1 True 每行 DataFrame.any boolean indexing :

df = df[df[['Attr1','Attr2','Attr3']].ne(df['Attr1'], axis=0).any(axis=1)]
print (df)
  table_name  Attr1  Attr2  Attr3
0     table1     10      8      7
2     table3      3      8     11
4     table5     13     15      5

细节 :

print (df[['Attr1','Attr2','Attr3']].ne(df['Attr1'], axis=0))
   Attr1  Attr2  Attr3
0  False   True   True
1  False  False  False
2  False   True   True
3  False  False  False
4  False   True   True

print (df[['Attr1','Attr2','Attr3']].ne(df['Attr1'], axis=0).any(axis=1))
0     True
1    False
2     True
3    False
4     True
dtype: bool

另一种解决方案是通过测试唯一值的数量 DataFrame.nunique

df = df[df[['Attr1','Attr2','Attr3']].nunique(axis=1).ne(1)]

Alexander 5 年前

您可以为每个创建条件,然后执行比较:

c1 = df['Attr1'].ne(df['Attr2'])
c2 = df['Attr1'].ne(df['Attr3'])
c3 = df['Attr2'].ne(df['Attr3'])
>>> df[c1 | c2 | c3]
  table_name  Attr1  Attr2  Attr3
0     table1     10      8      7
2     table3      3      8     11
4     table5     13     15      5

每个条件将是一个序列,指示不等式是否成立,例如:。

>>> c1
0     True
1    False
2     True
3    False
4     True
dtype: bool

>>> c1 | c2 | c3
0     True
1    False
2     True
3    False
4     True
dtype: bool

Chris Adams 5 年前

DataFrame :

df = df[df.nunique(axis=1).eq(df.shape[1])]

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