python筛选出csv满足某条件的行_python 筛选出或者删除某一列满足条件的所有行...

问题介绍

python中删除表格中常用的方法是DataFrame.drop()函数,DataFrame.drop()常用的操作是删除一整行或者删除某一整列。对于删除某一列满足条件的所有行操作暂不支持;

下面给大家介绍另外一个方法,支持删除和筛选数据;

data.name.isin([筛选元素]);

data:原始数据集

name:列名称

筛选元素:该列满足的条件值;

操作示例

1、 删除某一列满足条件的所有行

导入数据

import pandas as pd

import numpy as np

iris_data = pd.read_csv("iris.csv",header=0,names = ["花萼长度", "花萼宽度", "花瓣长度", "花瓣宽度", "类别"], # header=0 表示只对第一行进行处理

encoding = 'gbk');

DataFrame1 = iris_data[:10].copy() # 建立数据副本,以便多次修改

DataFrame1

watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0NzQwMjc3,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center

删除满足条件的行

data2=DataFrame1[-DataFrame1.花萼长度.isin([4.9])] #删除花萼长度列 = 4.9 的所有行

data2

watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0NzQwMjc3,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center

可以看到,所有花萼长度= 4.9 的行均被删除了;

2、 筛选某一列满足条件的所有行

导入数据

import pandas as pd

import numpy as np

iris_data = pd.read_csv("iris.csv",header=0,names = ["花萼长度", "花萼宽度", "花瓣长度", "花瓣宽度", "类别"], # header=0 表示只对第一行进行处理

encoding = 'gbk');

DataFrame1 = iris_data[:10].copy() # 建立数据副本,以便多次修改

DataFrame1

watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0NzQwMjc3,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center

筛选出满足条件的行

data2=DataFrame1[DataFrame1.花萼长度.isin([4.9])] #删除花萼长度列 = 4.9 的所有行

data2

20200410110227875.png#pic_center

可以看到,所有花萼长度= 4.9 的行均被筛选出来了;

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