数据分析—Pandas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。

import pandas as pd

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]}
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'])
df

image.png

删除具体列

df.drop('成交数量',axis=1)

image.png

删除具体行

 df.drop('2018-2-3')

image.png

也可以根据行号删除记录，比如删除第三行

df.drop(df.index[3])

image.png

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)

df[ df['成交金额'] > 10000]

image.png

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

df[ ~ df['证券名称'].str.contains('联通') ]

image.png

如果想取包含某些字符的记录，可以去掉~

df[ df['证券名称'].str.contains('联通') ]

image.png

完成~
希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，每天进步一点点，加油。