python刪除指定列或多列單個或多個內容

在python中進行資料處理，經常會遇到有些元素內容是不需要的。需要進行刪除或者替換。本篇就詳細**一下各種資料型別(series,dataframe)下的刪除方法

隨機建立乙個dataframe資料

import pandas as pd

import numpy as np
data=pd.dataframe(np.random.randint(
10,size=(5
,3))
,columns=
['a'
,'b'
,'c'])
>>
>
a	b	c03
8219
9524
5132
7541
28

s資料型別直接使用isin會選出該列包含的指定內容，我們的需求是刪除指定內容就需要用到isin的反函式。但是python目前沒有類似isnotin這種函式，所以我們需要使用-號來實現isnotin的方法

!=比較運算子方式，適合少量或者用作與同時滿足a條件與b條件的情況

isin:

series的場景

print

(data[
'c']
[data[
'c']
.isin([1
])])
>>
>21
name: c, dtype: int64
print
(data[
'c']
[-data[
'c']
.isin([1
])])
>>
>02
1535
48name: c, dtype: int64
print
(data[
'c']
[-data[
'c']
.isin([1
,2])
])>>
>15
3548
name: c, dtype: int64

print

(data[
-data.isin([1
,2])
])#按series邏輯操作df發現會出現nan並沒有刪除掉
>>
>
a	b	c
03.0
8.0	nan
19.0
9.05.0
24.0
5.0	nan
3	nan	7.0
5.04	nan	nan	8.0
print
(data[
-data.isin([1
,2])
].dropna())
#我們只需要再加乙個dropna刪除空值就好了
>>
>
a	b	c
19.0
9.05.0

series的場景:

print

(data[
'c']
[data[
'c']!=1
])>>
>02
1535
48name: c, dtype: int64
print
(data[
'c']
[(data[
'c']!=1
)&((data[
'c']!=2
))])
>>
>15
3548
name: c, dtype: int64

分別刪除a與b不同條件的資料

print

(data[
(data[
'a']!=1
)&(data[
'c']!=2
)]>>
>
a	b	c19
9524
5132
75print
(data[
(data!=1)
&(data!=2)
].dropna())
#與isin原理相同
a	b	c
19.0
9.05.0

python刪除指定列或多列單個或多個內容例項

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