En este artículo, vamos a ver varios ejemplos de cómo eliminar filas del marco de datos en función de ciertas condiciones aplicadas en una columna.
Pandas proporciona a los analistas de datos una forma de eliminar y filtrar marcos de datos utilizando el dataframe.drop()método. Podemos usar este método para descartar filas que no cumplan con las condiciones dadas.
Vamos a crear un dataframe de Pandas.
# import pandas library
import pandas as pd
# dictionary with list object in values
details = {
'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya',
'Shivangi', 'Priya', 'Swapnil'],
'Age' : [23, 21, 22, 21, 24, 25],
'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU',
'Geu', 'Geu'],
}
# creating a Dataframe object
df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age',
'University'],
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e',
'f'])
df
Producción:
Ejemplo 1: eliminar filas según la condición de una columna.
# import pandas library
import pandas as pd
# dictionary with list object in values
details = {
'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya',
'Shivangi', 'Priya', 'Swapnil'],
'Age' : [23, 21, 22, 21, 24, 25],
'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU',
'Geu', 'Geu'],
}
# creating a Dataframe object
df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age',
'University'],
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
# get names of indexes for which
# column Age has value 21
index_names = df[ df['Age'] == 21 ].index
# drop these row indexes
# from dataFrame
df.drop(index_names, inplace = True)
df
Producción :
Ejemplo 2: eliminar filas en función de varias condiciones en una columna.
# import pandas library
import pandas as pd
# dictionary with list object in values
details = {
'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya',
'Shivangi', 'Priya', 'Swapnil'],
'Age' : [23, 21, 22, 21, 24, 25],
'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU',
'Geu', 'Geu'],
}
# creating a Dataframe object
df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age',
'University'],
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
# get names of indexes for which column Age has value >= 21
# and <= 23
index_names = df[ (df['Age'] >= 21) & (df['Age'] <= 23)].index
# drop these given row
# indexes from dataFrame
df.drop(index_names, inplace = True)
df
Producción :
Ejemplo 3: eliminar filas en función de múltiples condiciones en diferentes columnas.
# import pandas library
import pandas as pd
# dictionary with list object in values
details = {
'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya',
'Shivangi', 'Priya', 'Swapnil'],
'Age' : [23, 21, 22, 21, 24, 25],
'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU',
'Geu', 'Geu'],
}
# creating a Dataframe object
df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age',
'University'],
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])
# get names of indexes for which
# column Age has value >= 21
# and column University is BHU
index_names = df[ (df['Age'] >= 21) & (df['University'] == 'BHU')].index
# drop these given row
# indexes from dataFrame
df.drop(index_names, inplace = True)
df
Producción :
