Pandas删除数据的几种情况(小结)


						开始之前，pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况



1、删除具体列

2、删除具体行

3、删除包含某些数值的行或者列

4、删除包含某些字符、文字的行或者列



本文就针对这四种情况探讨一下如何操作。

数据准备

模拟了一份股票交割的记录。







In [1]: import pandas as pd



In [2]: data = {

  ...:   '证券名称' : ['格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通','格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通'],

  ...:   '摘要': ['证券买入','证券买入','证券买入','证券买入','证券卖出','证券卖出','证券卖出','证券卖出'],

  ...:   '成交数量' : [500,1000,1500,2000,500,500,1000,1500],

  ...:   '成交金额' : [-5000,-10000,-15000,-20000,5500,5500,11000,15000]

  ...: }

  ...: 



In [3]: df = pd.DataFrame(data, index = ['2018-2-1','2018-2-1','2018-2-1','2018-2-1','2018-2-2','2018-2-2','2018-2-2','2018-2-3'])



In [4]: df

Out[4]: 

     成交数量  成交金额  摘要 证券名称

2018-2-1  500 -5000 证券买入 格力电器

2018-2-1 1000 -10000 证券买入 视觉中国

2018-2-1 1500 -15000 证券买入 成都银行

2018-2-1 2000 -20000 证券买入 中国联通

2018-2-2  500  5500 证券卖出 格力电器

2018-2-2  500  5500 证券卖出 视觉中国

2018-2-2 1000 11000 证券卖出 成都银行

2018-2-3 1500 15000 证券卖出 中国联通







删除具体列







In [5]: df.drop('成交数量',axis=1)

Out[5]: 

      成交金额  摘要 证券名称

2018-2-1 -5000 证券买入 格力电器

2018-2-1 -10000 证券买入 视觉中国

2018-2-1 -15000 证券买入 成都银行

2018-2-1 -20000 证券买入 中国联通

2018-2-2  5500 证券卖出 格力电器

2018-2-2  5500 证券卖出 视觉中国

2018-2-2 11000 证券卖出 成都银行

2018-2-3 15000 证券卖出 中国联通





删除具体行







In [6]: df.drop('2018-2-3')

Out[6]: 

     成交数量  成交金额  摘要 证券名称

2018-2-1  500 -5000 证券买入 格力电器

2018-2-1 1000 -10000 证券买入 视觉中国

2018-2-1 1500 -15000 证券买入 成都银行

2018-2-1 2000 -20000 证券买入 中国联通

2018-2-2  500  5500 证券卖出 格力电器

2018-2-2  500  5500 证券卖出 视觉中国

2018-2-2 1000 11000 证券卖出 成都银行





也可以根据行号删除记录，比如删除第三行







In [22]: df.drop(df.index[7])

Out[22]: 

     成交数量  成交金额  摘要 证券名称

2018-2-1  500 -5000 证券买入 格力电器

2018-2-1 1000 -10000 证券买入 视觉中国

2018-2-1 1500 -15000 证券买入 成都银行

2018-2-1 2000 -20000 证券买入 中国联通

2018-2-2  500  5500 证券卖出 格力电器

2018-2-2  500  5500 证券卖出 视觉中国

2018-2-2 1000 11000 证券卖出 成都银行





注意，这个办法其实不是按照行号删除，而是按照索引删除。如果index为3，则会将前4条记录都删除。这个方法支持一个范围，以及用负数表示从末尾删除。

删除特定数值的行（删除成交金额小于10000)







In [7]: df[ df['成交金额'] > 10000]

Out[7]: 

     成交数量  成交金额  摘要 证券名称

2018-2-2 1000 11000 证券卖出 成都银行

2018-2-3 1500 15000 证券卖出 中国联通





本例其实是筛选，如果需要保留，可以将筛选后的对象赋值给自己即可。

删除某列包含特殊字符的行







In [11]: df[ ~ df['证券名称'].str.contains('联通') ]

Out[11]: 

     成交数量  成交金额  摘要 证券名称

2018-2-1  500 -5000 证券买入 格力电器

2018-2-1 1000 -10000 证券买入 视觉中国

2018-2-1 1500 -15000 证券买入 成都银行

2018-2-2  500  5500 证券卖出 格力电器

2018-2-2  500  5500 证券卖出 视觉中国

2018-2-2 1000 11000 证券卖出 成都银行





如果想取包含某些字符的记录，可以去掉~







In [12]: df[ df['证券名称'].str.contains('联通') ]

Out[12]: 

     成交数量  成交金额  摘要 证券名称

2018-2-1 2000 -20000 证券买入 中国联通

2018-2-3 1500 15000 证券卖出 中国联通





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