Python实用技巧：Pandas–DataFrame–筛选和删除含特定值的行与列
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🌵文章目录🌵
一、基础知识回顾 📚二、筛选含有特定值的行 🔍三、删除含有特定值的行 🗑️四、筛选含有特定值的列 🔎五、删除含有特定值的列 🗑️六、实战演练 🚀七、最后 🤝
👋🏼欢迎来到我的技术博客！今天我们将一起探讨如何在Python的Pandas库中，使用DataFrame来筛选和删除含有特定值的行与列。Pandas是Python中一个非常强大的数据分析库，它提供了大量的功能来帮助我们高效地处理和分析数据。
关键词：#Pandas #DataFrame #筛选特定值 #删除特定值 #布尔索引 #drop方法 #实战演练 #数据处理
一、基础知识回顾 📚
在开始之前，让我们先回顾一下Pandas DataFrame的基础知识。DataFrame是Pandas中的一个核心数据结构，它可以看作是一个表格，拥有行和列，可以存储不同类型的数据。示例如下：
import pandas as pd# 创建一个简单的DataFramedata = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 30, 35, 40], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']}df = pd.DataFrame(data)print(df)输出：
Name Age City0 Alice 25 New York1 Bob 30 Los Angeles2 Charlie 35 Chicago3 David 40 Houston二、筛选含有特定值的行 🔍
在Pandas中，我们可以使用布尔索引来筛选含有特定值的行。布尔索引就是根据每个元素是否满足某个条件（返回True或False）来筛选数据。
# 筛选年龄大于30的行df_filtered = df[df['Age'] > 30]print(df_filtered)上面的代码会筛选出年龄大于30的行，并返回一个新的DataFrame：
Name Age City2 Charlie 35 Chicago3 David 40 Houston三、删除含有特定值的行 🗑️
如果我们想从原始DataFrame中删除满足某个条件的行，可以使用drop方法。
# 删除年龄大于30的行df_dropped = df.drop(df[df['Age'] > 30].index)print(df[df['Age'] > 30].index)print("*"*30)print(df_dropped)上面的代码会删除年龄大于30的行，并返回一个新的DataFrame：
Index([2, 3], dtype='int64')****************************** Name Age City0 Alice 25 New York1 Bob 30 Los Angeles四、筛选含有特定值的列 🔎
同样地，我们也可以筛选含有特定值的列。
# 筛选城市为"Chicago"的列df_filtered_columns = df[df['City'] == 'Chicago']print(df['City'] == 'Chicago')print("*"*30)print(df_filtered_columns)上面的代码会筛选出城市为"Chicago"的列，并返回一个新的DataFrame：
0 False1 False2 True3 FalseName: City, dtype: bool****************************** Name Age City2 Charlie 35 Chicago五、删除含有特定值的列 🗑️
要删除含有特定值的列，我们可以使用drop方法，并指定columns参数。
# 删除城市为"Chicago"的列df_dropped_columns = df.drop(columns=['City'])print(df_dropped_columns)上面的代码会删除城市列，并返回一个新的DataFrame：
Name Age0 Alice 251 Bob 302 Charlie 353 David 40注意：筛选和删除操作默认返回的是一个新的DataFrame，不会改变原始的DataFrame。
六、实战演练 🚀
假设我们有一个包含学生信息的DataFrame，我们要筛选出年龄大于15且城市为"New York"的学生。
import pandas as pd# 创建一个包含学生信息的DataFramestudent_data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve', 'Frank'], 'Age': [22, 25, 18, 28, 21, 27], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'New York', 'San Francisco']}student_df = pd.DataFrame(student_data)print("原始DataFrame:")print(student_df)# 筛选年龄大于1且5城市为"New York"的学生filtered_students = student_df[(student_df['Age'] > 15) & (student_df['City'] == 'New York')]print("\n筛选后的DataFrame:")print(filtered_students)上面的代码会筛选出年龄大于15且城市为"New York"的学生，并打印出筛选后的DataFrame：
原始DataFrame: Name Age City0 Alice 22 New York1 Bob 25 Los Angeles2 Charlie 18 Chicago3 David 28 Houston4 Eve 21 New York5 Frank 27 San Francisco筛选后的DataFrame: Name Age City0 Alice 22 New York4 Eve 21 New York七、最后 🤝
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