Question

如果列＆＃39;评论＆＃39;我试图删除行值。有'坏过程'＆＃39;在里面。

    ID Name         Comment
0     W12D0           Fine
1     W12D0    Bad Process
2     W12D0           What
3     W12D4           Fine
4     W12D5         Random
5     W12D5           Fine
..      ...            ...

注意ID名称＆＃39; W12D0 ＆＃39;有3条评论：好，坏过程，什么。因为该ID名称具有“错误处理”功能。对应它，我想删除所有出现的W12D0。基本上我正在寻找看起来像这样的数据（带重新索引）：

    ID Name         Comment
1     W12D4           Fine
2     W12D5         Random
3     W12D5           Fine
..      ...            ...

Answer 1

您可以使用.loc获取“评论”列中包含“错误流程”的所有行的ID Name。

然后再次使用.loc，但这次作为掩码来过滤掉不良记录。 tilda（〜）是一个否定，因此它在数据框中找到ID Name不在错误记录列表中的行。

bad = df.loc[df.Comment.str.contains('Bad Process'), 'ID Name']
df_good = df.loc[~df['ID Name'].isin(bad)]

>>> df_good
  ID Name Comment
3   W12D4    Fine
4   W12D5  Random
5   W12D5    Fine

Answer 2

首先识别坏行：

bad_rows = df[df.Comment == 'Bad Process'].Name

然后从数据框中删除它们：

df[-df.Name.isin(bad_rows)]

根据列中的值删除行（pandas）

2 个答案: