Python实用技巧：Pandas--DataFrame--筛选和删除含特定值的行与列

Python实用技巧：Pandas–DataFrame–筛选和删除含特定值的行与列

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文章目录

• 一、基础知识回顾
• 二、筛选含有特定值的行
• 三、删除含有特定值的行 ️
• 四、筛选含有特定值的列
• 五、删除含有特定值的列 ️
• 六、实战演练
• 七、最后

    欢迎来到我的技术博客！今天我们将一起探讨如何在Python的Pandas库中，使用DataFrame来筛选和删除含有特定值的行与列。Pandas是Python中一个非常强大的数据分析库，它提供了大量的功能来帮助我们高效地处理和分析数据。

  关键词：#Pandas #DataFrame #筛选特定值 #删除特定值 #布尔索引 #drop方法 #实战演练 #数据处理

  一、基础知识回顾

    在开始之前，让我们先回顾一下Pandas DataFrame的基础知识。DataFrame是Pandas中的一个核心数据结构，它可以看作是一个表格，拥有行和列，可以存储不同类型的数据。示例如下：

  import pandas as pd# 创建一个简单的DataFramedata = {    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],    'Age': [25, 30, 35, 40],    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']}df = pd.DataFrame(data)print(df)

  输出：

        Name  Age         City0    Alice   25     New York1      Bob   30  Los Angeles2  Charlie   35      Chicago3    David   40      Houston

  二、筛选含有特定值的行

    在Pandas中，我们可以使用布尔索引来筛选含有特定值的行。布尔索引就是根据每个元素是否满足某个条件（返回True或False）来筛选数据。

  # 筛选年龄大于30的行df_filtered = df[df['Age'] > 30]print(df_filtered)

  上面的代码会筛选出年龄大于30的行，并返回一个新的DataFrame：

        Name  Age     City2  Charlie   35  Chicago3    David   40  Houston

  三、删除含有特定值的行 ️

  如果我们想从原始DataFrame中删除满足某个条件的行，可以使用drop方法。

  # 删除年龄大于30的行df_dropped = df.drop(df[df['Age'] > 30].index)print(df[df['Age'] > 30].index)print("*"*30)print(df_dropped)

  上面的代码会删除年龄大于30的行，并返回一个新的DataFrame：

  Index([2, 3], dtype='int64')******************************    Name  Age         City0  Alice   25     New York1    Bob   30  Los Angeles

  四、筛选含有特定值的列

  同样地，我们也可以筛选含有特定值的列。

  # 筛选城市为"Chicago"的列df_filtered_columns = df[df['City'] == 'Chicago']print(df['City'] == 'Chicago')print("*"*30)print(df_filtered_columns)

  上面的代码会筛选出城市为"Chicago"的列，并返回一个新的DataFrame：

  0    False1    False2     True3    FalseName: City, dtype: bool******************************      Name  Age     City2  Charlie   35  Chicago

  五、删除含有特定值的列 ️

  要删除含有特定值的列，我们可以使用drop方法，并指定columns参数。

  # 删除城市为"Chicago"的列df_dropped_columns = df.drop(columns=['City'])print(df_dropped_columns)

  上面的代码会删除城市列，并返回一个新的DataFrame：

        Name  Age0    Alice   251      Bob   302  Charlie   353    David   40

  注意：筛选和删除操作默认返回的是一个新的DataFrame，不会改变原始的DataFrame。

  六、实战演练

  假设我们有一个包含学生信息的DataFrame，我们要筛选出年龄大于15且城市为"New York"的学生。

  import pandas as pd# 创建一个包含学生信息的DataFramestudent_data = {    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve', 'Frank'],    'Age': [22, 25, 18, 28, 21, 27],    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'New York', 'San Francisco']}student_df = pd.DataFrame(student_data)print("原始DataFrame:")print(student_df)# 筛选年龄大于1且5城市为"New York"的学生filtered_students = student_df[(student_df['Age'] > 15) & (student_df['City'] == 'New York')]print("\n筛选后的DataFrame:")print(filtered_students)

  上面的代码会筛选出年龄大于15且城市为"New York"的学生，并打印出筛选后的DataFrame：

  原始DataFrame:      Name  Age           City0    Alice   22       New York1      Bob   25    Los Angeles2  Charlie   18        Chicago3    David   28        Houston4      Eve   21       New York5    Frank   27  San Francisco筛选后的DataFrame:    Name  Age      City0  Alice   22  New York4    Eve   21  New York

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  七、最后

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