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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Pandas删除数据的几种情况(小结)由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
开始之前，pandas中dataframe删除对象可能存在几种情况 。
1、删除具体列 2、删除具体行 3、删除包含某些数值的行或者列 4、删除包含某些字符、文字的行或者列 。
本文就针对这四种情况探讨一下如何操作.
数据准备 。
模拟了一份股票交割的记录.
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in
[
1
]:
import
pandas as pd
in
[
2
]: data
=
{
...:
'证券名称'
: [
'格力电器'
,
'视觉中国'
,
'成都银行'
,
'中国联通'
,
'格力电器'
,
'视觉中国'
,
'成都银行'
,
'中国联通'
],
...:
'摘要'
: [
'证券买入'
,
'证券买入'
,
'证券买入'
,
'证券买入'
,
'证券卖出'
,
'证券卖出'
,
'证券卖出'
,
'证券卖出'
],
...:
'成交数量'
: [
500
,
1000
,
1500
,
2000
,
500
,
500
,
1000
,
1500
],
...:
'成交金额'
: [
-
5000
,
-
10000
,
-
15000
,
-
20000
,
5500
,
5500
,
11000
,
15000
]
...: }
...:
in
[
3
]: df
=
pd.dataframe(data, index
=
[
'2018-2-1'
,
'2018-2-1'
,
'2018-2-1'
,
'2018-2-1'
,
'2018-2-2'
,
'2018-2-2'
,
'2018-2-2'
,
'2018-2-3'
])
in
[
4
]: df
out[
4
]:
成交数量 成交金额 摘要 证券名称
2018
-
2
-
1
500
-
5000
证券买入 格力电器
2018
-
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1000
-
10000
证券买入 视觉中国
2018
-
2
-
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1500
-
15000
证券买入 成都银行
2018
-
2
-
1
2000
-
20000
证券买入 中国联通
2018
-
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2
500
5500
证券卖出 格力电器
2018
-
2
-
2
500
5500
证券卖出 视觉中国
2018
-
2
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2
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11000
证券卖出 成都银行
2018
-
2
-
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1500
15000
证券卖出 中国联通
|
删除具体列 。
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in
[
5
]: df.drop(
'成交数量'
,axis
=
1
)
out[
5
]:
成交金额 摘要 证券名称
2018
-
2
-
1
-
5000
证券买入 格力电器
2018
-
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-
1
-
10000
证券买入 视觉中国
2018
-
2
-
1
-
15000
证券买入 成都银行
2018
-
2
-
1
-
20000
证券买入 中国联通
2018
-
2
-
2
5500
证券卖出 格力电器
2018
-
2
-
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5500
证券卖出 视觉中国
2018
-
2
-
2
11000
证券卖出 成都银行
2018
-
2
-
3
15000
证券卖出 中国联通
|
删除具体行 。
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in
[
6
]: df.drop(
'2018-2-3'
)
out[
6
]:
成交数量 成交金额 摘要 证券名称
2018
-
2
-
1
500
-
5000
证券买入 格力电器
2018
-
2
-
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1000
-
10000
证券买入 视觉中国
2018
-
2
-
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1500
-
15000
证券买入 成都银行
2018
-
2
-
1
2000
-
20000
证券买入 中国联通
2018
-
2
-
2
500
5500
证券卖出 格力电器
2018
-
2
-
2
500
5500
证券卖出 视觉中国
2018
-
2
-
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1000
11000
证券卖出 成都银行
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也可以根据行号删除记录，比如删除第三行 。
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10
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in
[
22
]: df.drop(df.index[
7
])
out[
22
]:
成交数量 成交金额 摘要 证券名称
2018
-
2
-
1
500
-
5000
证券买入 格力电器
2018
-
2
-
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1000
-
10000
证券买入 视觉中国
2018
-
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-
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1500
-
15000
证券买入 成都银行
2018
-
2
-
1
2000
-
20000
证券买入 中国联通
2018
-
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5500
证券卖出 格力电器
2018
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500
5500
证券卖出 视觉中国
2018
-
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1000
11000
证券卖出 成都银行
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注意，这个办法其实不是按照行号删除，而是按照索引删除。如果index为3，则会将前4条记录都删除。这个方法支持一个范围，以及用负数表示从末尾删除.
删除特定数值的行（删除成交金额小于10000) 。
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in
[
7
]: df[ df[
'成交金额'
] >
10000
]
out[
7
]:
成交数量 成交金额 摘要 证券名称
2018
-
2
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1000
11000
证券卖出 成都银行
2018
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1500
15000
证券卖出 中国联通
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本例其实是筛选，如果需要保留，可以将筛选后的对象赋值给自己即可.
删除某列包含特殊字符的行 。
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in
[
11
]: df[ ~ df[
'证券名称'
].
str
.contains(
'联通'
) ]
out[
11
]:
成交数量 成交金额 摘要 证券名称
2018
-
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5000
证券买入 格力电器
2018
-
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10000
证券买入 视觉中国
2018
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2
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1500
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15000
证券买入 成都银行
2018
-
2
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500
5500
证券卖出 格力电器
2018
-
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500
5500
证券卖出 视觉中国
2018
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1000
11000
证券卖出 成都银行
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如果想取包含某些字符的记录，可以去掉~ 。
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in
[
12
]: df[ df[
'证券名称'
].
str
.contains(
'联通'
) ]
out[
12
]:
成交数量 成交金额 摘要 证券名称
2018
-
2
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1
2000
-
20000
证券买入 中国联通
2018
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1500
15000
证券卖出 中国联通
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以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://www.cnblogs.com/cocowool/p/8421997.html 。
最后此篇关于Pandas删除数据的几种情况(小结)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Pandas删除数据的几种情况(小结)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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