Ответ 1
Если я правильно понимаю, он должен быть таким простым, как:
df = df[df.line_race != 0]
У меня есть следующий DataFrame:
daysago line_race rating rw wrating
line_date
2007-03-31 62 11 56 1.000000 56.000000
2007-03-10 83 11 67 1.000000 67.000000
2007-02-10 111 9 66 1.000000 66.000000
2007-01-13 139 10 83 0.880678 73.096278
2006-12-23 160 10 88 0.793033 69.786942
2006-11-09 204 9 52 0.636655 33.106077
2006-10-22 222 8 66 0.581946 38.408408
2006-09-29 245 9 70 0.518825 36.317752
2006-09-16 258 11 68 0.486226 33.063381
2006-08-30 275 8 72 0.446667 32.160051
2006-02-11 475 5 65 0.164591 10.698423
2006-01-13 504 0 70 0.142409 9.968634
2006-01-02 515 0 64 0.134800 8.627219
2005-12-06 542 0 70 0.117803 8.246238
2005-11-29 549 0 70 0.113758 7.963072
2005-11-22 556 0 -1 0.109852 -0.109852
2005-11-01 577 0 -1 0.098919 -0.098919
2005-10-20 589 0 -1 0.093168 -0.093168
2005-09-27 612 0 -1 0.083063 -0.083063
2005-09-07 632 0 -1 0.075171 -0.075171
2005-06-12 719 0 69 0.048690 3.359623
2005-05-29 733 0 -1 0.045404 -0.045404
2005-05-02 760 0 -1 0.039679 -0.039679
2005-04-02 790 0 -1 0.034160 -0.034160
2005-03-13 810 0 -1 0.030915 -0.030915
2004-11-09 934 0 -1 0.016647 -0.016647
Мне нужно удалить строки, где line_race
равно 0
. Какой самый эффективный способ сделать это?
Если я правильно понимаю, он должен быть таким простым, как:
df = df[df.line_race != 0]
Но для любых будущих байпасов вы можете упомянуть, что df = df[df.line_race != 0]
ничего не делает при попытке фильтрации для None
/отсутствующих значений.
Работает ли:
df = df[df.line_race != 0]
Не делает ничего:
df = df[df.line_race != None]
Работает ли:
df = df[df.line_race.notnull()]
Лучший способ сделать это - с помощью булевого маскирования:
In [56]: df
Out[56]:
line_date daysago line_race rating raw wrating
0 2007-03-31 62 11 56 1.000 56.000
1 2007-03-10 83 11 67 1.000 67.000
2 2007-02-10 111 9 66 1.000 66.000
3 2007-01-13 139 10 83 0.881 73.096
4 2006-12-23 160 10 88 0.793 69.787
5 2006-11-09 204 9 52 0.637 33.106
6 2006-10-22 222 8 66 0.582 38.408
7 2006-09-29 245 9 70 0.519 36.318
8 2006-09-16 258 11 68 0.486 33.063
9 2006-08-30 275 8 72 0.447 32.160
10 2006-02-11 475 5 65 0.165 10.698
11 2006-01-13 504 0 70 0.142 9.969
12 2006-01-02 515 0 64 0.135 8.627
13 2005-12-06 542 0 70 0.118 8.246
14 2005-11-29 549 0 70 0.114 7.963
15 2005-11-22 556 0 -1 0.110 -0.110
16 2005-11-01 577 0 -1 0.099 -0.099
17 2005-10-20 589 0 -1 0.093 -0.093
18 2005-09-27 612 0 -1 0.083 -0.083
19 2005-09-07 632 0 -1 0.075 -0.075
20 2005-06-12 719 0 69 0.049 3.360
21 2005-05-29 733 0 -1 0.045 -0.045
22 2005-05-02 760 0 -1 0.040 -0.040
23 2005-04-02 790 0 -1 0.034 -0.034
24 2005-03-13 810 0 -1 0.031 -0.031
25 2004-11-09 934 0 -1 0.017 -0.017
In [57]: df[df.line_race != 0]
Out[57]:
line_date daysago line_race rating raw wrating
0 2007-03-31 62 11 56 1.000 56.000
1 2007-03-10 83 11 67 1.000 67.000
2 2007-02-10 111 9 66 1.000 66.000
3 2007-01-13 139 10 83 0.881 73.096
4 2006-12-23 160 10 88 0.793 69.787
5 2006-11-09 204 9 52 0.637 33.106
6 2006-10-22 222 8 66 0.582 38.408
7 2006-09-29 245 9 70 0.519 36.318
8 2006-09-16 258 11 68 0.486 33.063
9 2006-08-30 275 8 72 0.447 32.160
10 2006-02-11 475 5 65 0.165 10.698
UPDATE: Теперь, когда pandas 0,13 нет, другой способ сделать это: df.query('line_race != 0')
.
просто чтобы добавить другое решение, особенно полезное, если вы используете новые оценщики панд, другие решения заменят оригинальные панды и потеряют оценщиков
df.drop(df.loc[df['line_race']==0].index, inplace=True)
Данный ответ правильный, поскольку кто-то выше сказал, что вы можете использовать df.query('line_race != 0')
, который в зависимости от вашей проблемы намного быстрее. Очень рекомендую.
Еще один способ сделать это. Возможно, не самый эффективный способ, поскольку код выглядит немного сложнее, чем код, упомянутый в других ответах, но все же альтернативный способ сделать то же самое.
df = df.drop(df[df['line_race']==0].index)
Хотя предыдущий ответ почти аналогичен тому, что я собираюсь сделать, но использование метода индекса не требует использования другого метода индексации .loc(). Это можно сделать аналогичным, но точным образом, как
df.drop(df.index[df['line_race'] == 0], inplace = True)
Если вы хотите удалить строки на основе нескольких значений столбца, вы можете использовать:
df[(df.line_race != 0) & (df.line_race != 10)]
line_race
все строки со значениями 0 и 10 для line_race
.