如何根据条件表达式从熊猫数据框中删除行[重复]答案

【问题标题】：How to delete rows from a pandas DataFrame based on a conditional expression [duplicate]如何根据条件表达式从熊猫数据框中删除行[重复]
【发布时间】：2021-07-18 17:08:47
【问题描述】：

我有一个 pandas DataFrame，我想从中删除特定列中字符串长度大于 2 的行。

我希望能够做到这一点（根据this answer）：

df[(len(df['column name']) < 2)]

但我只是得到错误：

KeyError: u'no item named False'

我做错了什么？

（注意：我知道我可以使用 df.dropna() 删除包含任何 NaN 的行，但我没有看到如何根据条件表达式删除行。）

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

当您执行len(df['column name']) 时，您只会得到一个数字，即 DataFrame 中的行数（即列本身的长度）。如果要将len 应用于列中的每个元素，请使用df['column name'].map(len)。所以试试

df[df['column name'].map(len) < 2]

【讨论】：

我想出了一种使用列表理解的方法：df[[(len(x) < 2) for x in df['column name']]] 但你的更好。感谢您的帮助！
如果有人需要更复杂的比较，总是可以使用 lambda。 df[df['column name'].map(lambda x: str(x)!=".")]
由于某种原因，除了@4lberto 发布的选项外，其他选项都没有对我有用。我在 pandas 0.23.4 和 python 3.6
我会在最后添加一个.copy()，以防您以后想编辑此数据框（例如，分配新列会引发“A value is trying to be set on a copy of来自 DataFrame 的切片”警告。

【解决方案2】：

直接回答这个问题的原标题“如何根据条件表达式从熊猫数据框中删除行”（我理解这不一定是 OP 的问题，但可以帮助其他用户遇到这个问题）一种方法来做到这一点就是使用drop方法：

df = df.drop(some labels)
df = df.drop(df[<some boolean condition>].index)

示例

删除列'score'

df = df.drop(df[df.score < 50].index)

就地版本（如 cmets 中指出的那样）

df.drop(df[df.score < 50].index, inplace=True)

多个条件

（见Boolean Indexing）

运算符是：| 对应于or，& 对应于and，~ 对应于not。这些必须使用括号分组。

删除列'score' 20 的所有行

df = df.drop(df[(df.score < 50) & (df.score > 20)].index)

【讨论】：

我只想说，drop 功能支持就地替换。 IE，。您的解决方案与 df.drop(df[df.score
只想指出，在使用此索引技巧之前，您需要确保您的索引值是唯一的（或调用reset_index()）。当从我的数据框中删除多行的方式时，我发现这一点很困难。
如何删除列类型为 str 的所有行？我只想保留列表列类型。我试过test = df.drop(df[df['col1'].dtype == str].index)，但我得到错误KeyError: False我也试过df.drop(df[df.col1.dtype == str].index)和df.drop(df[type(df.cleaned_norm_email) == str].index)，但似乎没有任何效果？任何人都可以建议。谢谢！ @用户
这是一个老问题，但是...@aquatically-challenged-fish 比这个要快得多。请注意，您计算 df[(df.score < 50) & (df.score > 20)] 作为答案的一部分。如果你反过来做df = df[(df.score >= 50) | (df.score <= 20)]，你会更快得到答案。
@Nguaial 不，它们不一样。他们是相反的。因此，我建议不要像上面建议的那样放弃，而是像 df = df[... 那样保留而不是 df = df.drop(...

【解决方案3】：

您可以将DataFrame 分配给其自身的过滤版本：

df = df[df.score > 50]

这比drop快：

%%timeit
test = pd.DataFrame({'x': np.random.randn(int(1e6))})
test = test[test.x < 0]
# 54.5 ms ± 2.02 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%%timeit
test = pd.DataFrame({'x': np.random.randn(int(1e6))})
test.drop(test[test.x > 0].index, inplace=True)
# 201 ms ± 17.9 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%%timeit
test = pd.DataFrame({'x': np.random.randn(int(1e6))})
test = test.drop(test[test.x > 0].index)
# 194 ms ± 7.03 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

【讨论】：

如何使用或条件检查多列？
stackoverflow.com/questions/13611065/…
请注意，如果周围仍然存在对原始未过滤数据帧的引用，则过滤后的版本是原始数据帧的视图（也称为切片），如果过滤后的数据帧将导致麻烦稍后需要修改（例如添加一列）。在这种情况下，可能需要进行显式复制，如 df=df[mask].copy()。这是通过发出警告来显示问题的代码示例： df = pd.DataFrame([(1,0),(2,3)]); df1 = df; df = df[df[0]>1]; df['b'] = '某个值';

【解决方案4】：

在 pandas 中，您可以使用边界执行 str.len 并使用布尔结果对其进行过滤。

df[df['column name'].str.len().lt(2)]

【讨论】：

【解决方案5】：

如果您想根据列值上的某些复杂条件删除数据框行，那么以上述方式编写可能会很复杂。我有以下更简单的解决方案，它总是有效的。让我们假设您要删除带有“标题”的列，因此首先将该列放入列表中。

text_data = df['name'].tolist()

现在对列表的每个元素应用一些函数并将其放入熊猫系列中：

text_length = pd.Series([func(t) for t in text_data])

就我而言，我只是想获取令牌的数量：

text_length = pd.Series([len(t.split()) for t in text_data])

现在在数据框中添加一个带有上述系列的额外列：

df = df.assign(text_length = text_length .values)

现在我们可以在新列上应用条件，例如：

df = df[df.text_length  >  10]

def pass_filter(df, label, length, pass_type):

    text_data = df[label].tolist()

    text_length = pd.Series([len(t.split()) for t in text_data])

    df = df.assign(text_length = text_length .values)

    if pass_type == 'high':
        df = df[df.text_length  >  length]

    if pass_type == 'low':
        df = df[df.text_length  <  length]

    df = df.drop(columns=['text_length'])

    return df

【讨论】：

【解决方案6】：

我将扩展@User 的通用解决方案以提供drop 免费替代方案。这是针对根据问题标题（不是 OP 的问题）在此处指导的人

假设您要删除所有具有负值的行。一种衬垫解决方案是：-

df = df[(df > 0).all(axis=1)]

分步说明：--

让我们生成一个 5x5 随机正态分布数据框

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5), columns=list('ABCDE'))
      A         B         C         D         E
0  1.764052  0.400157  0.978738  2.240893  1.867558
1 -0.977278  0.950088 -0.151357 -0.103219  0.410599
2  0.144044  1.454274  0.761038  0.121675  0.443863
3  0.333674  1.494079 -0.205158  0.313068 -0.854096
4 -2.552990  0.653619  0.864436 -0.742165  2.269755

让条件是删除否定。满足条件的布尔 df：-

df > 0
      A     B      C      D      E
0   True  True   True   True   True
1  False  True  False  False   True
2   True  True   True   True   True
3   True  True  False   True  False
4  False  True   True  False   True

满足条件的所有行的布尔序列请注意，如果行中的任何元素不符合条件，则该行被标记为 false

(df > 0).all(axis=1)
0     True
1    False
2     True
3    False
4    False
dtype: bool

最后根据条件从数据框中过滤掉行

df[(df > 0).all(axis=1)]
      A         B         C         D         E
0  1.764052  0.400157  0.978738  2.240893  1.867558
2  0.144044  1.454274  0.761038  0.121675  0.443863

您可以将其分配回 df 以实际 delete 与 filter 在上面完成
df = df[(df > 0).all(axis=1)]

这可以很容易地扩展为过滤掉包含 NaN s（非数字条目）的行：-
df = df[(~df.isnull()).all(axis=1)]

这也可以简化为以下情况：删除 E 列为负数的所有行

df = df[(df.E>0)]

我想以一些分析统计信息作为结尾，说明为什么 @User 的 drop 解决方案比基于原始列的过滤慢：-

%timeit df_new = df[(df.E>0)]
345 µs ± 10.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
%timeit dft.drop(dft[dft.E < 0].index, inplace=True)
890 µs ± 94.9 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

一列基本上是一个Series 即NumPy 数组，它可以被索引而不需要任何成本。对于那些对底层内存组织如何影响执行速度感兴趣的人来说，这里是一个很棒的Link on Speeding up Pandas：

【讨论】：