Question

我认为反向/负数dataframe.drop功能将是一个非常有用的工具。有没有人克服这个？

Answer 1

一般来说，我发现自己使用boolean indexing和tilde运算符来获取选择的逆，而不是df.drop（），尽管当使用布尔索引形成时，同样的概念适用于df.drop要删除的标签数组。希望有所帮助。

In [44]: df
Out[44]: 
          A         B
0  0.642010  0.116227
1  0.848426  0.710739
2  0.563803  0.416422

In [45]: cond = (df.A > .6) & (df.B > .3)

In [46]: df[cond]
Out[46]: 
          A         B
1  0.848426  0.710739

In [47]: df[~cond]
Out[47]: 
          A         B
0  0.642010  0.116227
2  0.563803  0.416422

Answer 2

如果我理解你的话，你可以通过索引上的“isin”索引来获得这种效果：

>>> df
         A         B         C
0  0.754956 -0.597896  0.245254
1 -0.987808  0.162506 -0.131674
2 -1.064639 -2.193629  1.814078
3 -0.483950 -1.290789  1.776827
4 -0.191055 -0.461204  0.412220
>>> df[df.index.isin([0, 2, 3])]   # Drop rows whose label is not in the set [0, 2, 3]
         A         B         C
0  0.754956 -0.597896  0.245254
2 -1.064639 -2.193629  1.814078
3 -0.483950 -1.290789  1.776827

pyPandas功能请求：反向/负向df.drop

2 个答案: