从dataset中删除行
从dataset中删除行
提问于 2019-06-11 06:51:41
我有一个数据集如下所示：
Attribute:Value Support
0 VDM:1 9
1 VDM:2 2
2 VDM:3 0
3 VDM:4 0
4 VDM:5 1
5 MDM:1 2
6 MDM:2 6
7 MDM:3 0
8 MDM:4 3
9 MDM:5 1
10 OM:1 2
11 OM:2 6
12 OM:3 0
13 OM:4 3
14 OM:5 1在这里，我想删除支持小于或等于4且属性值: value对为1、2或3的行。删除行后，数据集如下所示：
Attribute:Value Support
0 VDM:1 9
1 VDM:4 0
2 VDM:5 1
3 MDM:2 6
4 MDM:4 3
5 MDM:5 1
6 OM:2 6
7 OM:4 3
8 OM:5 1价值部分只包含1,2,3,4,5。
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-06-11 06:57:59
使用boolean indexing删除行，但条件是必须反转的，因此AND的&用于OR，对于第一个掩码使用~作为倒置掩码，对于第二个条件使用Series.gt >表示倒置<=。
也适用于:使用Series.str.split或Series.str.extract后的值。
mask = ~df['Attribute:Value'].str.split(':').str[1].isin(['1','2','3']) | df['Support'].gt(4)因为：
价值部分只包含1,2,3,4,5。
是否有可能使用：
mask = (df['Attribute:Value'].str.extract(':(\d+)', expand=False).astype(int).gt(3) |
df['Support'].gt(4))df1 = df[mask]
print (df1)
Attribute:Value Support
0 VDM:1 9
3 VDM:4 0
4 VDM:5 1
6 MDM:2 6
8 MDM:4 3
9 MDM:5 1
11 OM:2 6
13 OM:4 3
14 OM:5 1Stack Overflow用户
发布于 2019-06-11 06:59:19
我想你是在找这个，
s=(df['Attribute:Value'].str.split(':').str[-1]).astype(int)
df=df[(df['Support']>4)|(s>3)]O/P：
Attribute:Value Support
0 VDM:1 9
3 VDM:4 0
4 VDM:5 1
6 MDM:2 6
8 MDM:4 3
9 MDM:5 1
11 OM:2 6
13 OM:4 3
14 OM:5 1说明：
- 分割属性值
- 保留行的值大于3或支持大于4。
Stack Overflow用户
发布于 2019-06-11 06:59:50
您可以使用：
df[~(df['Attribute:Value'].str.split(':').str[1].isin(['1','2','3'])&df.Support.le(4))] Attribute:Value Support
0 VDM:1 9
3 VDM:4 0
4 VDM:5 1
6 MDM:2 6
8 MDM:4 3
9 MDM:5 1
11 OM:2 6
13 OM:4 3
14 OM:5 1页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56538069
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