清除列数据框中的某些数据

Question

我有一个pandas.Dataframe，处理后看起来像这样：

Type|Fiscal quarter
A|FY18 Q3
A|FY18 Q4
A|FYn Q3

我想清除date = FYn type

的数据

所以它看起来像这样：

Type|Fiscal quarter
A|FY18 Q3
A|FY18 Q4
A|

我该怎么做？

Answer 1

Pandas提供pd.replace，因此您可以使用：

df['Fiscal quarter']=df['Fiscal quarter'].replace('FYn.*','',regex=True)

这将使用正则表达式FYn.*

达到预期目的

Answer 2

您可以测试Fiscal quarter列的值，并使用它来选择要替换的值，如：

代码：

df['Fiscal quarter'][df['Fiscal quarter'].str.startswith('FYn')] = ''

测试代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    ('A', 'FY18 Q3'),
    ('A', 'FY18 Q4'),
    ('A', 'FYn Q3'),
], columns=['Type', 'Fiscal quarter'])

print(df)

df['Fiscal quarter'][df['Fiscal quarter'].str.startswith('FYn')] = ''
print(df)

结果：

  Type Fiscal quarter
0    A        FY18 Q3
1    A        FY18 Q4
2    A         FYn Q3

  Type Fiscal quarter
0    A        FY18 Q3
1    A        FY18 Q4
2    A               

Answer 3

可以使用易于理解的for循环来检查和更改每一行：

import pandas as pd
newvals = []                          # create new list for new dataframe
for v in df.values:                   # v will be as: ['A' 'FY18 Q3']
    if v[1].startswith("FYn"):        # remove entry if criteria satisfied
        v[1] = ""
    newvals.append(v)
df = pd.DataFrame(data=newvals, columns=df.columns)
print(df)

输出：

  Type Fiscal quarter
0    A        FY18 Q3
1    A        FY18 Q4
2    A