dataframe根据列值删除行

根据引用和[2]的内容，我们可以根据列值删除DataFrame中的行。一种方法是使用isin()函数进行索引，将不在指定值列表中的行选取出来。另一种方法是使用query()函数，通过查询不包含指定值的行来筛选数据。以下是具体的示例代码：

方法一：使用isin()函数进行索引

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'b': [2, 7, 3, 1, 4],
                   'c': [2, 0, 7, 3, 2})

my_list = [1, 7, 8]
df_filtered = df.loc})

my_list = [1, 7, 8]
df_filtered = df.query('@my_list not in b')

print(df_filtered)

输出：

   a  b  c
0  1  2  2
2  3  3  7
3  4  1  3
4  5  4  2

通过以上两种方法，我们可以根据列值删除DataFrame中的行。这些方法在处理大量数据时速度较快，因此更加高效。

相关问题

dataframe按列值删除行

可以使用DataFrame.drop()方法实现按列值删除行。例如，要删除列名为"col_name"，值为"value_to_delete"的行，可以使用以下代码：

df = df.drop(df[df.col_name == value_to_delete].index)

其中，df是你要操作的DataFrame，"col_name"和"value_to_delete"分别是要删除的列名和列值。代码执行后，DataFrame中列名为"col_name"且值为"value_to_delete"的行将会被删除。

python中dataframe根据列指定值删除数据

在Python中，使用pandas库的DataFrame对象可以很容易地根据列的指定值来删除数据。你可以使用`drop`方法来删除满足条件的行。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设我们有一个DataFrame df:
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8]
})

# 我们想要删除列'A'中值等于2的所有行:
df = df[df['A'] != 2]

# 如果你想要根据多个条件删除数据，可以使用逻辑运算符，如 & (且) 和 | (或):
df = df[(df['A'] != 2) & (df['B'] != 6)]

# 如果你想删除基于列名的值，可以使用 loc 或者 query 方法:
# 使用 loc 方法删除 'A' 列值等于2的行:
df = df.loc[df['A'] != 2]

# 使用 query 方法删除 'B' 列值等于6的行:
df = df.query("B != 6")

以上代码展示了如何根据单个条件或者组合条件来删除DataFrame中的数据行。请注意，`drop`方法默认不会修改原始的DataFrame，除非你指定`inplace=True`参数。