Python使用两个条件删除行

在Python中，我们可以使用Pandas库来操作数据。Pandas是一个功能强大的库，可以用于数据清洗、准备、可视化等方面。在这里，我们将了解如何使用Pandas库中的方法来删除行。

删除行的条件

在Pandas中，我们可以使用.loc[]方法来查找需要删除的行。.loc[]方法需要传入一个布尔条件，用于指定需要删除的行。例如，我们可以使用以下条件来查找需要删除的行：

df.loc[(df['column1'] == value1) & (df['column2'] == value2)]

以上条件将查找数据集中列column1等于value1且列column2等于value2的所有行。

删除行

一旦我们找到了需要删除的行，我们就可以使用.drop()方法将其删除。.drop()方法可以指定要删除的行的索引。例如，我们可以使用以下代码将上述条件查找到的所有行删除：

df.drop(df.loc[(df['column1'] == value1) & (df['column2'] == value2)].index, inplace=True)

inplace=True参数将使操作在原始数据集上执行，无需创建副本。

示例

这里有一个简单的示例，将帮助你了解在Python中如何使用两个条件删除行。

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 32, 18, 47],
        'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'San Francisco'],
        'state': ['NY', 'NA', 'LDN', 'SF']}
df = pd.DataFrame(data)

print('Original DataFrame:')
print(df)

# 删除state列中值为NA的所有行，并且age列中值大于30
df.drop(df.loc[(df['state'] == 'NA') & (df['age'] > 30)].index, inplace=True)

print('\nNew DataFrame:')
print(df)

输出:

Original DataFrame:
       name  age           city state
0     Alice   25       New York    NY
1       Bob   32          Paris    NA
2   Charlie   18         London   LDN
3     David   47  San Francisco    SF

New DataFrame:
      name  age           city state
0    Alice   25       New York    NY
2  Charlie   18         London   LDN

在这个示例中，我们创建了一个简单的DataFrame，并使用两个条件删除了一些行。第一个条件是“state”列中的值为“NA”，第二个条件是“age”列中的值大于30。

注意，原始DataFrame中共有4行数据，但是，删除条件满足的行被删除后，新的DataFrame仅有2行数据。

结论

在Python中，使用Pandas库进行数据操作非常容易。使用.loc[]和.drop()方法，可以轻松地删除数据集中的多行。只需要将要删除的行的索引传递给.drop()方法并设置inplace=True参数即可删除行。