多条件行删除

Question

我想 select 我的数据框的一个子集满足以下条件：我有一个数据框显示三个学生的不同测试结果。一旦其中一名学生获得结果 "poor"，他们就不能被考虑用于实验，需要从数据集中删除。我的数据框如下所示：

import pandas as pd

data = {'Name':  ['Peter', 'Peter','Anna', 'Anna','Anna', 'Max'],
        'Result': ["Good", "Good", "Good", "Good", "poor", "Very Good"],
         }

df = pd.DataFrame (data, columns = ['Name','Points'])

这意味着我首先需要查看谁做得不好，然后删除包含那个人的每一行。在这个例子中我想要的结果是：

df_res = pd.DataFrame({'Name': ('Peter', 'Peter', 'Max', 'Max'), 
                   'Result': ("Good", "Good", "Very Good")})

有人可以帮我吗？尤其是删除里面所有对应名字的行对我来说是个障碍

Answer 1

查找 Name 具有 'poor' Result 的项目，然后使用它来过滤 Name 不在该列表中的记录。

>>> df = pd.DataFrame(data) # leave out the columns parameter.
>>>
>>> df[~df.Name.isin(df[df.Result == 'poor'].Name.values)]
    Name     Result
0  Peter       Good
1  Peter       Good
5    Max  Very Good

"Boolean masking"我想我们称之为。

我们是不是对安娜有点不公平——她的成绩比其他人都好。那又怎样 - 她今天过得很糟糕...

=) 无论如何...

您也可以专门使用 .drop() 方法：

>>> df.drop(index=df[df.Name.isin(df[df.Result == 'poor'].Name)].index)
    Name     Result
0  Peter       Good
1  Peter       Good
5    Max  Very Good

多条件行删除

multiple condition row dropping

python

multiple-columns

dataframe

pandas

drop