Python3教程:Pandas模块删除数据的几种情况

Python3教程:Pandas模块删除数据的几种情况

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

"""
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寻找有志同道合的小伙伴,互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书!
"""
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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