python - 根据具有特定值的行创建新的 Dataframe 并从原始 Dataframe 中删除行

Question

我尝试根据多列中具有特定值的行来分隔 Dataframe，以便将原始 Dataframe 分成两部分，所有行都包含一个 Dataframe 中的值，而另一个 Dataframe 具有剩余行。

df = pd.DataFrame(np.random.randint(-1,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))

df
    A   B   C   D
0   51  86  15  80
1   61  53  75  66
2   80  48  23  58
3   86  25  37  99
4   50  11  87  71
... ... ... ... ...
95  34  40  43  40
96  89  16  83  72
97  97  32  24  26
98  27  83  75  29
99  24  50  40  43
100 rows × 4 columns

df[~df.isin([-1])].dropna()
    A   B   C   D
0   51  86  15  80.0
1   61  53  75  66.0
2   80  48  23  58.0
3   86  25  37  99.0
4   50  11  87  71.0
... ... ... ... ...
95  34  40  43  40.0
96  89  16  83  72.0
97  97  32  24  26.0
98  27  83  75  29.0
99  24  50  40  43.0
98 rows × 4 columns

df[df.isin([-1])].dropna()
A   B   C   D

是我到目前为止所尝试的，第一部分工作正常。但是 df[df.isin([-1])].dropna() 失败了。

Answer 1

假设您希望按等于 80 的值过滤数据。

可能的解决方案如下:

# pip install pandas

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(-1,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
df

# df1 = df[~df.isin([80])].dropna().reset_index(drop=True)
# or
df1 = df[~df.eq(80).any(1)].reset_index(drop=True)
df1

df2 = df[df.eq(80).any(1)].reset_index(drop=True)
df2