pandas子集和基于列值的删除行

Question

我的df：

dframe = pd.DataFrame({"A":list("aaaabbbbccc"), "C":range(1,12)},  index=range(1,12))

Out[9]: 
    A   C
1   a   1
2   a   2
3   a   3
4   a   4
5   b   5
6   b   6
7   b   7
8   b   8
9   c   9
10  c  10
11  c  11

基于列值的子集：

In[11]: first = dframe.loc[dframe["A"] == 'a']
In[12]: first
Out[12]: 
   A  C
1  a  1
2  a  2
3  a  3
4  a  4

根据列值删除：

In[16]: dframe = dframe[dframe["A"] != 'a']
In[17]: dframe
Out[16]: 
    A   C
5   b   5
6   b   6
7   b   7
8   b   8
9   c   9
10  c  10
11  c  11

有没有办法一次性完成这两项工作？就像基于列值对行进行子集化并删除原始df中的相同行一样。

Answer 1

这不是一次性的，但通常这样做的方法是重用一个布尔掩码，如下所示：

In [28]: mask = dframe['A'] == 'a'

In [29]: first, dframe = dframe[mask], dframe[~mask]

In [30]: first
Out[30]:
   A  C
1  a  1
2  a  2
3  a  3
4  a  4

In [31]: dframe
Out[31]:
    A   C
5   b   5
6   b   6
7   b   7
8   b   8
9   c   9
10  c  10
11  c  11

Answer 2

您也可以使用drop()

dframe = dframe.drop(dframe.index[dframe.A == 'a'])

输出：

    A   C
5   b   5
6   b   6
7   b   7
8   b   8
9   c   9
10  c   10
11  c   11

如果您想修复index，可以执行此操作。

dframe.index = range(len(dframe))

输出：

    A   C
0   b   5
1   b   6
2   b   7
3   b   8
4   c   9
5   c   10
6   c   11

Answer 3

另一种思考方式。

gb = dframe.groupby(dframe.A == 'a')
isa, nota = gb.get_group(True), gb.get_group(False)