¿Cómo soltar filas que contienen un valor específico en pandas?

En este artículo, discutiremos cómo soltar filas que contienen un valor específico en Pandas. Eliminar filas significa eliminar valores del marco de datos. Podemos eliminar el valor específico utilizando operadores condicionales o relacionales.

Método 1: suelte el valor específico mediante el uso de operadores

Podemos usar la función column_name junto con el operador para eliminar el valor específico.

Sintaxis : dataframe[dataframe.column_name operator value]

dónde

• dataframe es el dataframe de entrada
• column_name es el valor de esa columna que se descartará
• operador es el operador relacional
• valor es el valor específico que se eliminará de la columna en particular

Soltar columna usando diferentes operadores

# import pandas module
import pandas as pd
  
# create dataframe with 4 columns
data = pd.DataFrame({
  
    "name": ['sravan', 'jyothika', 'harsha', 'ramya',
             'sravan', 'jyothika', 'harsha', 'ramya',
             'sravan', 'jyothika', 'harsha', 'ramya'],
    "subjects": ['java', 'java', 'java', 'python',
                 'python', 'python', 'html/php', 'html/php',
                 'html/php', 'php/js', 'php/js', 'php/js'],
    "marks": [98, 79, 89, 97, 82, 98, 90,
              87, 78, 89, 93, 94]
})
  
# display
print(data)
  
print("---------------")
  
# drop rows where value is 98
# by using not equal operator
print(data[data.marks != 98])
  
print("---------------")

Producción:

Método 2: colocar filas que contienen valores en una lista

Al usar este método, podemos eliminar múltiples valores presentes en la lista, estamos usando el operador isin() . Este operador se utiliza para verificar si el valor dado está presente en la lista o no.

Sintaxis: dataframe[dataframe.column_name.isin(list_of_values) == False]

dónde

• dataframe es el dataframe de entrada
• column_name es para eliminar valores en esta columna
• list_of_values ​​son los valores específicos que se eliminarán

# import pandas module
import pandas as pd
  
# create dataframe with 4 columns
data = pd.DataFrame({
  
    "name": ['sravan', 'jyothika', 'harsha', 'ramya',
             'sravan', 'jyothika', 'harsha', 'ramya', 
             'sravan', 'jyothika', 'harsha', 'ramya'],
    "subjects": ['java', 'java', 'java', 'python', 
                 'python', 'python', 'html/php', 
                 'html/php', 'html/php', 'php/js', 
                 'php/js', 'php/js'],
    "marks": [98, 79, 89, 97, 82, 98, 90, 87,
              78, 89, 93, 94]
})
  
# consider the list
list1 = [98, 82, 79]
  
# drop rows from above list
print(data[data.marks.isin(list1) == False])
  
print("---------------")
  
list2 = ['sravan', 'jyothika']
# drop rows from above list
print(data[data.name.isin(list2) == False])

Producción:

Método 3: soltar filas que contienen valores específicos en varias columnas

Podemos eliminar valores específicos de múltiples columnas usando operadores relacionales.

Sintaxis : marco de datos [(marco de datos. valor del operador nombre_columna) operador_relacional (valor del operador marco_datos. nombre_columna)]

dónde

• dataframe es el dataframe de entrada
• column_name es la columna
• operador es el operador relacional

# import pandas module
import pandas as pd
  
# create dataframe with 4 columns
data = pd.DataFrame({
  
    "name": ['sravan', 'jyothika', 'harsha', 'ramya',
             'sravan', 'jyothika', 'harsha', 'ramya',
             'sravan', 'jyothika', 'harsha', 'ramya'],
    "subjects": ['java', 'java', 'java', 'python',
                 'python', 'python', 'html/php', 
                 'html/php', 'html/php', 'php/js', 
                 'php/js', 'php/js'],
    "marks": [98, 79, 89, 97, 82, 98, 90,
              87, 78, 89, 93, 94]
})
  
# drop specific values
# where marks is 98 and name is sravan
print(data[(data.marks != 98) & (data.name != 'sravan')])
  
print("------------------")
  
# drop specific values
# where marks is 98 or name is sravan
print(data[(data.marks != 98) | (data.name != 'sravan')])

Producción: