Question

我有兴趣让一些来自数据集的男性成员。我怎么让Python知道我想保留X，Y和Z男性并且让其他男性掉线？例如，假设我从这个数据帧开始：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'Salary':[8700,6300,4700,2100,3400], 'Gender':['Male','Female','Male','Female','Male']},index=pd.Series(['Joe Smith', 'Jane Doe', 'Rob Dole', 'Sue Pam', 'Jack Li'], name='Name'))

print df1

           Gender  Salary
Name                     
Joe Smith    Male    8700
Jane Doe   Female    6300
Rob Dole     Male    4700
Sue Pam    Female    2100
Jack Li      Male    3400

在数据框中的男性中，我想保留Joe Smith和Rob Dole并删除所有其他男性。使用性别标识符在数千个名称中执行此操作的最快方法是什么？我有一个大约20-25个名字的列表，我想保留在成千上万。我的最终数据框应如下所示：

           Gender  Salary
Name                     
Joe Smith    Male    8700
Jane Doe   Female    6300
Rob Dole     Male    4700
Sue Pam    Female    2100

Answer 1

你的条件是：

cond=(df1.Gender=='Female') | (df1.index.isin(['Joe Smith','Rob Dole']))

，您只需df1[cond]。

Answer 2

或者，您可以使用.query()方法：

In [14]: df1.query("Gender in ['Female','Unknown'] or Name in ['Joe Smith','Rob Dole']")
Out[14]:
           Gender  Salary
Name
Joe Smith    Male    8700
Jane Doe   Female    6300
Rob Dole     Male    4700
Sue Pam    Female    2100

通过标识要保留的行来从数据框中删除行

2 个答案: