python - 如果任何值不等于数字，如何从 Pandas 数据框中选择行？

Question

我已经能够过滤包含数字的 Pandas 数据框行:

import pandas as pd    

df = pd.DataFrame({'c1': [3, 1, 2], 'c2': [3, 3, 3], 'c3': [2, 5, None], 'c4': [1, 2, 3]})

   c1  c2   c3  c4
0   3   3  2.0   1
1   1   3  5.0   2
2   2   3  NaN   3

df1 = df[(df.values == 1)]

   c1  c2   c3  c4
0   3   3  2.0   1
1   1   3  5.0   2

但是，如果我尝试基于排除数字进行过滤，则会得到一个非常奇怪的结果，其中包含重复的行:

df1 = df[(df.values != 1)]

   c1  c2   c3  c4
0   3   3  2.0   1
0   3   3  2.0   1
0   3   3  2.0   1
1   1   3  5.0   2
1   1   3  5.0   2
1   1   3  5.0   2
2   2   3  NaN   3
2   2   3  NaN   3
2   2   3  NaN   3
2   2   3  NaN   3

这是为什么？以及如何仅过滤不包含指定数字的行？

提前致谢!

Answer 1

看看这个面具

In [88]: df.values != 1
Out[88]:
array([[ True,  True,  True, False],
       [False,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True]])

基于 numpy 约定的切片。每 True将重复，因此您在输出中有重复的行。您需要额外的 all检查所有 True 的每一行并为每一行返回一个 True/False。

df[(df.values != 1).all(1)]

Out[87]:
   c1  c2  c3  c4
2   2   3 NaN   3

注意:我的意图是重用你的代码，所以我没有改变它。而简洁的代码应该是。

df[(df != 1).all(1)]

或者

df[df.ne(1).all(1)]