關於python中pandas.DataFrame的基本操作

這篇文章主要給大家介紹了關於python中pandas.DataFrame排除特定行的方法，文中給出了詳細的示例代碼，相信對大家的理解和學習具有一定的參考價值，需要的朋友們下面來一起看看吧。

前言

大家在使用Python進行資料分析時，常要使用到的一個資料結構就是pandas的DataFrame，關於python中pandas.DataFrame的基本操作，大家可以查看這篇文章。

pandas.DataFrame排除特定行

如果我們想要像Excel的篩選那樣，只要其中的一行或某幾行，可以使用isin( )方法，將需要的行的值以列表方式傳入，也可以傳入字典，指定列進行篩選。

但是如果我們只想要所有內容中不包含特定行的內容，卻並沒有一個isnotin()方法。我今天的工作就遇到了這樣的需求，常常在找之後，發現只能換種方式使用isin()來實現這個需求。

範例如下：

In [3]: df = pd.DataFrame([['GD', 'GX', 'FJ'], ['SD', 'SX', 'BJ'], ['HN', 'HB'
 ...: , 'AH'], ['HEN', 'HEN', 'HLJ'], ['SH', 'TJ', 'CQ']], columns=['p1', 'p2
 ...: ', 'p3'])

In [4]: df
Out[4]:
 p1 p2 p3
0 GD GX FJ
1 SD SX BJ
2 HN HB AH
3 HEN HEN HLJ
4 SH TJ CQ

如果只想要p1為GD和HN的兩行，可以這麼做：

In [8]: df[df.p1.isin(['GD', 'HN'])]
Out[8]:
 p1 p2 p3
0 GD GX FJ
2 HN HB AH

但是如果我們想要除了這兩行之外的數據，就需要繞點路了。

原理是先把p1取出並轉換成列表，然後再從列表中去不需要的行（值）移除，然後再在DataFrame中使用isin()

In [9]: ex_list = list(df.p1)

In [10]: ex_list.remove('GD')

In [11]: ex_list.remove('HN')

In [12]: ex_list
Out[12]: ['SD', 'HEN', 'SH']

In [13]: df[df.p1.isin(ex_list)]
Out[13]:
 p1 p2 p3
1 SD SX BJ
3 HEN HEN HLJ
4 SH TJ CQ

總結

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