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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python删除指定列或多列单个或多个内容实例由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
在python中进行数据处理，经常会遇到有些元素内容是不需要的。需要进行删除或者替换。本篇就详细探讨一下各种数据类型(series,dataframe)下的删除方法 。
随机创建一个DataFrame数据 。
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import
pandas as pd
import
numpy as np
data
=
pd.DataFrame(np.random.randint(
10
,size
=
(
5
,
3
)),columns
=
[
'a'
,
'b'
,
'c'
])
>>>
a b c
0
3
8
2
1
9
9
5
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3
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Series:
isin反函数删除不需要的列部分元素，适合大批量:
S数据类型直接使用isin会选出该列包含的指定内容，我们的需求是删除指定内容就需要用到isin的反函数。但是python目前没有类似isnotin这种函数，所以我们需要使用-号来实现isnotin的方法 。
!=比较运算符方式，适合少量或者用作与同时满足a条件与b条件的情况 。
isin
Series的场景 。
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print
(data[
'c'
][data[
'c'
].isin([
1
])])
>>>
2
1
Name: c, dtype: int64
print
(data[
'c'
][
-
data[
'c'
].isin([
1
])])
>>>
0
2
1
5
3
5
4
8
Name: c, dtype: int64
print
(data[
'c'
][
-
data[
'c'
].isin([
1
,
2
])])
>>>
1
5
3
5
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8
Name: c, dtype: int64
|
DataFrame场景:
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print
(data[
-
data.isin([
1
,
2
])])
#按Series逻辑操作df发现会出现NAN并没有删除掉
>>>
a b c
0
3.0
8.0
NaN
1
9.0
9.0
5.0
2
4.0
5.0
NaN
3
NaN
7.0
5.0
4
NaN NaN
8.0
print
(data[
-
data.isin([
1
,
2
])].dropna())
#我们只需要再加一个dropna删除空值就好了
>>>
a b c
1
9.0
9.0
5.0
|
！=比较运算符:
Series的场景
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print
(data[
'c'
][data[
'c'
]!
=
1
])
>>>
0
2
1
5
3
5
4
8
Name: c, dtype: int64
print
(data[
'c'
][(data[
'c'
]!
=
1
)&((data[
'c'
]!
=
2
))])
>>>
1
5
3
5
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8
Name: c, dtype: int64
|
DataFrame场景:
分别删除a与b不同条件的数据 。
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1
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print
(data[(data[
'a'
]!
=
1
)&(data[
'c'
]!
=
2
)]
>>>
a b c
1
9
9
5
2
4
5
1
3
2
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5
print
(data[(data!
=
1
)&(data!
=
2
)].dropna())
#与isin原理相同
a b c
1
9.0
9.0
5.0
|
以上这篇python删除指定列或多列单个或多个内容实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/Arwen_H/article/details/84826669 。
最后此篇关于python删除指定列或多列单个或多个内容实例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python删除指定列或多列单个或多个内容实例的内容请搜索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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