使用 for 语句从数据框中附加列表

Posted 2023-03-12

【中文标题】使用 for 语句从数据框中附加列表

【英文标题】：Appending list from dataframe with for statement

【发布时间】：2021-02-07 15:50:57

【问题描述】：

在学校学习 Python。在一个项目上工作，我想从一个数据框中删除特定的行并将其转换为另一个数据框。我有一个包含 372 只动物的列表，如果它们的名字出现在数据框中（其中有 1288 行，每行是不同的动物），我想删除该行。因此，我找到了删除行的解决方案：

ess_aza = []

for i in aza_names:
    if True:
        ess_aza.append(ess_clean.loc[ess_clean['scientific_name'] == i])
    else:
        return

列表打印出来后的样子是这样的：

[Empty DataFrame
Columns: [common_name, scientific_name, status]
Index: [],   common_name      scientific_name      status
0       Addax  Addax nasomaculatus  Endangered, Empty DataFrame
Columns: [common_name, scientific_name, status]
Index: [],           common_name     scientific_name      status
1  Alligator, Chinese  Alligator sinensis  Endangered,      common_name         scientific_name      status
1  Anoa, lowland  Bubalus depressicornis  Endangered, Empty DataFrame
Columns: [common_name, scientific_name, status]
Index: [], Empty DataFrame
Columns: [common_name, scientific_name, status]
Index: [], Empty DataFrame
Columns: [common_name, scientific_name, status]
Index: [], ,....

我对 Python 的了解还不够，不知道为什么它会给我这样的输出。据我所知，它正在返回所有 1288 行的数据，并为与列表不匹配的所有行返回“空数据帧列：[common_name,science_name,status] Index:[]”。

我怎样才能阻止这种情况的发生，只需在列表中添加我需要的行？ （或者更好的是只使用我需要的行创建一个新数据框。这就是最终目标。）

【参考方案1】：

如果您有要排除的行列表，请尝试以下操作：

clean_df = df[~df['scientific_name'].isin(excludeRows)]

获取排除行的df

clean_df = df[df['scientific_name'].isin(excludeRows)]

clean_df 是你的新 df，df 是旧的， excludeRows 是要排除的行值。

【讨论】：

AAH 谢谢你完美的工作！你能解释一下 ~ 在这行代码中扮演什么角色吗？

这叫做布尔过滤，~否定条件

哦等等！显然它把我需要的动物从数据框中取出，而 clean_df 是剩下的动物。所以，我删除了 ~ 并且它起作用了。谢谢！

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