Python3教程：Pandas模块删除数据的几种情况

开始之前，pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况
1、删除具体列
2、删除具体行
3、删除包含某些数值的行或者列
4、删除包含某些字符、文字的行或者列
本文就针对这四种情况探讨一下如何操作。

数据准备

模拟了一份股票交割的记录。

In [1]: import pandas as pd

In [2]: data = {
   ...:     \'证券名称\' : [\'格力电器\',\'视觉中国\',\'成都银行\',\'中国联通\',\'格力电器\',\'视觉中国\',\'成都银行\',\'中国联通\'],
   ...:     \'摘要\': [\'证券买入\',\'证券买入\',\'证券买入\',\'证券买入\',\'证券卖出\',\'证券卖出\',\'证券卖出\',\'证券卖出\'],
   ...:     \'成交数量\' : [500,1000,1500,2000,500,500,1000,1500],
   ...:     \'成交金额\' : [-5000,-10000,-15000,-20000,5500,5500,11000,15000]
   ...: }
   ...: 

In [3]: df = pd.DataFrame(data, index = [\'2018-2-1\',\'2018-2-1\',\'2018-2-1\',\'2018-2-1\',\'2018-2-2\',\'2018-2-2\',\'2018-2-2\',\'2018-2-3\'])

In [4]: df
Out[4]: 
          成交数量   成交金额    摘要  证券名称
2018-2-1   500  -5000  证券买入  格力电器
2018-2-1  1000 -10000  证券买入  视觉中国
2018-2-1  1500 -15000  证券买入  成都银行
2018-2-1  2000 -20000  证券买入  中国联通
2018-2-2   500   5500  证券卖出  格力电器
2018-2-2   500   5500  证券卖出  视觉中国
2018-2-2  1000  11000  证券卖出  成都银行
2018-2-3  1500  15000  证券卖出  中国联通

删除具体列

In [5]: df.drop(\'成交数量\',axis=1)
Out[5]: 
           成交金额    摘要  证券名称
2018-2-1  -5000  证券买入  格力电器
2018-2-1 -10000  证券买入  视觉中国
2018-2-1 -15000  证券买入  成都银行
2018-2-1 -20000  证券买入  中国联通
2018-2-2   5500  证券卖出  格力电器
2018-2-2   5500  证券卖出  视觉中国
2018-2-2  11000  证券卖出  成都银行
2018-2-3  15000  证券卖出  中国联通

删除具体行

In [6]: df.drop(\'2018-2-3\')
Out[6]: 
          成交数量   成交金额    摘要  证券名称
2018-2-1   500  -5000  证券买入  格力电器
2018-2-1  1000 -10000  证券买入  视觉中国
2018-2-1  1500 -15000  证券买入  成都银行
2018-2-1  2000 -20000  证券买入  中国联通
2018-2-2   500   5500  证券卖出  格力电器
2018-2-2   500   5500  证券卖出  视觉中国
2018-2-2  1000  11000  证券卖出  成都银行

也可以根据行号删除记录，比如删除第三行

In [22]: df.drop(df.index[7])
Out[22]: 
          成交数量   成交金额    摘要  证券名称
2018-2-1   500  -5000  证券买入  格力电器
2018-2-1  1000 -10000  证券买入  视觉中国
2018-2-1  1500 -15000  证券买入  成都银行
2018-2-1  2000 -20000  证券买入  中国联通
2018-2-2   500   5500  证券卖出  格力电器
2018-2-2   500   5500  证券卖出  视觉中国
2018-2-2  1000  11000  证券卖出  成都银行

注意，这个办法其实不是按照行号删除，而是按照索引删除。如果index为3，则会将前4条记录都删除。这个方法支持一个范围，以及用负数表示从末尾删除。

删除特定数值的行（删除成交金额小于10000)

In [7]: df[ df[\'成交金额\'] > 10000]
Out[7]: 
          成交数量   成交金额    摘要  证券名称
2018-2-2  1000  11000  证券卖出  成都银行
2018-2-3  1500  15000  证券卖出  中国联通

本例其实是筛选，如果需要保留，可以将筛选后的对象赋值给自己即可。

删除某列包含特殊字符的行

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In [11]: df[ ~ df[\'证券名称\'].str.contains(\'联通\') ]
Out[11]: 
          成交数量   成交金额    摘要  证券名称
2018-2-1   500  -5000  证券买入  格力电器
2018-2-1  1000 -10000  证券买入  视觉中国
2018-2-1  1500 -15000  证券买入  成都银行
2018-2-2   500   5500  证券卖出  格力电器
2018-2-2   500   5500  证券卖出  视觉中国
2018-2-2  1000  11000  证券卖出  成都银行

如果想取包含某些字符的记录，可以去掉~

In [12]: df[ df[\'证券名称\'].str.contains(\'联通\') ]
Out[12]: 
          成交数量   成交金额    摘要  证券名称
2018-2-1  2000 -20000  证券买入  中国联通
2018-2-3  1500  15000  证券卖出  中国联通

来源：https://www.cnblogs.com/python1111/p/16456106.html
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