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 c
0 3 8 2
1 9 9 5
2 4 5 1
3 2 7 5
4 1 2 8
series：
isin反函式刪除不需要的列部分元素，適合大批程式設計客棧量：
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])])
>>>
2 1name: c, dtype: int64
print(data['c'][-data['c'].isin([1])])
>>>
0程式設計客棧 2
1 53 5
4 8name: c, dty程式設計客棧pe: int64
print(data['c'][-data['c'].isin([1,2])])
>>>
1 53 5
4 8name: c, dtype: int64
dataframe場景：程式設計客棧
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
0 3.0 8.0 nan
1 9.0 9.0 5.0
2 4.0 5.0 nan
3 nan 7.0 5.0
4 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
1 9.0 9.0 5.0
！=比較運算子：
series的場景:
print(data['c'][data['c']!=1])
>>>
0 21 5
3 54 8
name: c, dtype: int64
print(data['c'][(data['c']!=1)&((data['c']!=2))])
>>>
1 53 5
4 8name: c, dtype: int64
dataframe場景：
分別刪除a與b不同條件的資料
print(data[(data['a']!=1)&(data['c']!=2)]
>>>
a b c
1 9 9 5
2 4 5 1
3 2 7 5
print(data[(data!=1)&(data!=2)].dropna()) #與isin原理相同
a b c
1 9.0 9.0 5.0
本文標題: python刪除指定列或多列單個或多個內容例項
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python刪除指定列或多列單個或多個內容
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