Pandas의 열 값을 기반으로 DataFrame 행을 효율적으로 삭제하는 방법은 무엇입니까?

열 값을 기준으로 효율적으로 DataFrame 행 삭제

Pandas에서 특정 열 값을 기준으로 행을 삭제하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 효율적인 접근 방식 중 하나는 논리적 인덱싱을 사용하는 것입니다.

다음 DataFrame을 고려하세요.

df = pd.DataFrame({
    "daysago": [62, 83, 111, 139, 160, 204, 222, 245, 258, 275, 475, 504, 515, 542, 549, 556, 577, 589, 612, 632, 719, 733, 760, 790, 810, 934],
    "line_race": [11, 11, 9, 10, 10, 9, 8, 9, 11, 8, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    "rating": [56, 67, 66, 83, 88, 52, 66, 70, 68, 72, 65, 70, 64, 70, 70, -1, -1, -1, -1, -1, 69, -1, -1, -1, -1, -1],
    "rw": [1.000000, 1.000000, 1.000000, 0.880678, 0.793033, 0.636655, 0.581946, 0.518825, 0.486226, 0.446667, 0.164591, 0.142409, 0.134800, 0.117803, 0.113758, 0.109852, 0.098919, 0.093168, 0.083063, 0.075171, 0.048690, 0.045404, 0.039679, 0.034160, 0.030915, 0.016647],
    "wrating": [56.000000, 67.000000, 66.000000, 73.096278, 69.786942, 33.106077, 38.408408, 36.317752, 33.063381, 32.160051, 10.698423, 9.968634, 8.627219, 8.246238, 7.963072, -0.109852, -0.098919, -0.093168, -0.083063, -0.075171, 3.359623, -0.045404, -0.039679, -0.034160, -0.030915, -0.016647]
})

line_race 열이 0인 행을 삭제하려면 다음을 사용할 수 있습니다. 코드 줄:

df = df[df["line_race"] != 0]

이 표현식은 line_race 열에 값이 없는 행만 포함하는 새 DataFrame을 생성합니다. 0. 논리적 인덱싱을 사용하면 데이터 복사본 생성이 방지되므로 대규모 데이터 세트로 작업할 때 성능이 크게 향상될 수 있습니다.

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