秋天来啦，秋天来啦；天空像一块覆盖在大地上的蓝宝石，它已经给秋风抹试得洁净而明亮。棉花笑嘻嘻的来了，它听说好朋友—秋姑娘来了，笑的咧开了嘴。玉米在房顶上唱着歌跳着舞，别提多开心了。路边两只黑色的小狗在玩耍，看它那可爱的样子，让人忍不住的笑。石榴也许太兴奋了，竟然笑破了肚皮，苹果跑着来了，当然脸蛋是红彤彤的。
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
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
以上就是Pandas删除数据的几种情况(小结)。我温柔地蘸满月华涂抹着心的颜色，终把一颗遥想牵盼的心，重彩而生。更多关于Pandas删除数据的几种情况(小结)请关注haodaima.com其它相关文章！
