☑️ Как удалить строки по значению ячейки pandas? Простой способ для начинающих!

Как удалить строки по значению ячейки в Pandas

Добро пожаловать в подробное объяснение о том, как удалить строки в Pandas DataFrame, основываясь на значении в ячейке. Pandas - это мощная библиотека для работы с данными, и она предоставляет различные способы удаления строк в DataFrame на основе заданных условий.

Использование метода DataFrame.loc

Один из способов удалить строки в Pandas DataFrame по значению ячейки - использовать метод loc. Этот метод позволяет выбрать строки по условию и удалить их из DataFrame.

Пример:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Amy', 'Mark', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 28, 22],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']}
df = pd.DataFrame(data)

# Удаление строк, где значение в столбце 'City' равно 'Chicago'
df = df.loc[df['City'] != 'Chicago']

print(df)

В этом примере создается DataFrame с именами, возрастом и городами. Затем мы используем метод loc для выбора строк, где значение в столбце 'City' не равно 'Chicago'. Эти строки затем удаляются из DataFrame.

Использование метода DataFrame.drop

Еще один способ удалить строки в Pandas DataFrame по значению ячейки - использовать метод drop. Этот метод позволяет удалить строки по индексу или условию.

Пример:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Amy', 'Mark', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 28, 22],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']}
df = pd.DataFrame(data)

# Удаление строк, где значение в столбце 'City' равно 'Chicago'
df = df.drop(df[df['City'] == 'Chicago'].index)

print(df)

В этом примере мы используем метод drop для удаления строк, где значение в столбце 'City' равно 'Chicago'. Мы передаем индексы этих строк в метод drop и затем получаем DataFrame без этих строк.

Использование метода DataFrame.query

Еще одним способом удалить строки по значению ячейки в Pandas DataFrame является использование метода query. Этот метод позволяет выбирать строки, основываясь на заданном условии.

Пример:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Amy', 'Mark', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 28, 22],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']}
df = pd.DataFrame(data)

# Удаление строк, где значение в столбце 'City' равно 'Chicago'
df = df.query("City != 'Chicago'")

print(df)

В этом примере мы используем метод query для выбора строк, где значение в столбце 'City' не равно 'Chicago'. Затем эти строки удаляются из DataFrame.

Использование метода DataFrame.dropna

Если вам нужно удалить строки с пустыми значениями в ячейках, вы можете использовать метод dropna. Этот метод удаляет все строки, содержащие хотя бы одно пустое значение.

Пример:

import pandas as pd
import numpy as np

# Создание DataFrame с пустыми значениями
data = {'Name': ['John', 'Amy', np.nan, 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 28, np.nan],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', np.nan, 'Houston']}
df = pd.DataFrame(data)

# Удаление строк с пустыми значениями
df = df.dropna()

print(df)

В этом примере мы используем метод dropna для удаления строк с пустыми значениями в ячейках. Затем DataFrame обновляется только с непустыми строками.

Заключение

Теперь у вас есть обширное понимание того, как удалить строки в Pandas DataFrame на основе значения ячейки. Мы рассмотрели использование методов loc, drop, query и dropna. Каждый из этих методов предоставляет различные способы удаления строк. Используйте тот метод, который наилучшим образом соответствует вашим потребностям.