有没有一种方法可以根据条件从数据框中删除行？

Posted 2023-02-15

【中文标题】有没有一种方法可以根据条件从数据框中删除行？

【英文标题】：is there a method to delete rows from datframe based on condition?

【发布时间】：2022-01-20 11:44:51

【问题描述】：

你好，我有一个数据框：

name; id ; firstname ;lastname
MD ALEXIA DORTMINEX ; 1; ALEXIA ; DORTMINEX
DOC PAULO RODRIGEZ ; 3 ; PAOLO ; SANCHEZ

如果名称包含姓氏（即姓氏在名称中），我只想保留行

在我们的例子中，我们只保留：

name; id ; firstname ;lastname
MD ALEXIA DORTMINEX ; 1; ALEXIA ; DORTMINEX

因为 DORTMINEX 在 MD ALEXIA DORTMINEX 中

谢谢

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ How do I select rows from a DataFrame based on column values?

【参考方案1】：

您可以使用apply 和切片：

df[df.apply(lambda r: r['lastname'] in r['name'], axis=1)]

输出：

                  name  id firstname   lastname
0  MD ALEXIA DORTMINEX   1    ALEXIA  DORTMINEX

【参考方案2】：

您可以使用list 推导式检查您的姓氏列是否包含您的姓名列，该推导式将返回一个布尔值 (True / False)。将其放在loc 中将使用生成的布尔值过滤您的数据框，这将为您提供所需的内容：

>>> [name[0] in name[1] for name in zip(df['lastname'], df['name'])]

[True, False]

---

>>> df.loc[[name[0] in name[1] for name in zip(df['lastname'], df['name'])]]

                   name   id   firstname     lastname
0  MD ALEXIA DORTMINEX      1     ALEXIA    DORTMINEX

【参考方案3】：

您可以使用apply() 函数检查姓氏在名称中的每一行，然后使用此掩码过滤您的数据。

如下：

mask = df.apply(lambda x: x['lastname'] in x['name'], axis=1)
df = df[mask]

这将输出：

                   name   id   firstname     lastname
0  MD ALEXIA DORTMINEX      1     ALEXIA    DORTMINEX