pandas删除不符合条件的行

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于 2021-08-19 11:33:07 发布

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分类专栏： pandas 文章标签： pandas python

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这篇博客介绍了如何使用Pandas库在Python中进行数据清洗。首先展示了两种方法删除列中字符串长度小于2的行，接着演示了单一条件和多条件过滤数据帧的技巧，包括利用loc和drop函数筛选满足特定条件的行。这些方法对于数据预处理和分析至关重要。

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1.删除某列不满足长度的字符串

# 第一种方法
df=df[df['column name'].map(len) < 2]
# 第二种方法
df=df[[(len(x) < 2) for x in df['column name']]]

2.过滤其他条件

# 第一种方法
df=df.loc[df['score']>80]
# 多条件
df=df.loc[(df['score'] > 80) & (df['score'] < 100)]

# 第二种方法
df = df.drop(df[df.score < 50].index)
# inplace
df.drop(df[df.score < 50].index, inplace=True)
# 多条件
df = df.drop(df[(df.score < 50) & (df.score > 20)].index)