根据最后一行值删除数据框列答案

【问题标题】：Dropping a data-frame column based on last row values根据最后一行值删除数据框列
【发布时间】：2018-07-10 16:07:59
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框。如何有选择地删除每行（18 年 7 月 10 日）中最终值为

即返回一个删除了 A 列和 D 列的数据框？

从这里：

给予：

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

鉴于您的 DataFrame 称为 df，您可以通过以下方式执行此操作：

columns_to_keep = df.iloc[-1, :]>=0.3
new_df = df.loc[:, columns_to_keep]

在这种情况下，df.iloc[-1, :] 将最后一行作为pd.Series。 >=0.3 将创建一个布尔系列，然后我们可以将其与 .loc 一起使用，以仅保留最后一行值大于或等于 0.3 的列。

我在下面准备了minimal, complete and verifiable example：

In [7]: import pandas as pd
In [8]: df = pd.DataFrame({'A':[0.1, 0.1, 0.2], 'B':[0.2, 0.3, 0.3], 'C':[0.2, 0.4, 0.4], 'D':[0.2, 0.2, 0.2], 'E':[0.1, 0.2, 0.4], 'F':[0.3
   ...: , 0.3, 0.4]}, index=['08-Jul-18', '09-Jul-18', '10-Jul-18'])

In [9]: df
Out[9]: 
             A    B    C    D    E    F
08-Jul-18  0.1  0.2  0.2  0.2  0.1  0.3
09-Jul-18  0.1  0.3  0.4  0.2  0.2  0.3
10-Jul-18  0.2  0.3  0.4  0.2  0.4  0.4

In [10]: df.loc[:, df.iloc[-1, :] >=.3]
Out[10]: 
             B    C    E    F
08-Jul-18  0.2  0.2  0.1  0.3
09-Jul-18  0.3  0.4  0.2  0.3
10-Jul-18  0.3  0.4  0.4  0.4

【讨论】：

如果这回答了您的问题，也请接受。
谢谢。这为我提供了一个索引...如何创建仅包含 BCE&F 列的数据框？
不，这应该给你正是那个DataFrame，请看看我对答案所做的编辑。
我得到 Empty DataFrame Columns: [] Index: [2017-07-14 00:00:00, 2017-07-17 00:00:00....]
那么你构建 DataFrame 的方式就关闭了。请参阅我刚刚添加的最小示例。