Python DataFrame – 删除具有属于值列表的列值的行

2023年6月17日 203次阅读

我正在寻找以下问题的解决方案.

有一个DataFrame：

data = np.array([['', 'col1', 'col2'],
                ['row1', 1, 2],
                ['row2', 3, 4]])
df = pd.DataFrame(data=data[1:,1:], index=data[1:,0],columns=data[0,1:])

我希望保留行,例如,列col1中的值属于列表[1,2],而列col2中的值属于列表[2,4].
这是我认为会起作用的

df1 = df[df['col1'].isin([1,2]) & df['col2'].isin([2,4])]

但是df1打印为Empty DataFrame.
另一方面,这种方法

df1 = df[(df.col1 in [1,2]) & (df.col2 in [2,4])]

结果是

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, `a.bool()`, `a.item()`, `a.any()` or `a.all()`.

期望在其中获得带有row1的DataFrame.
毋庸置疑,我对Python相对较新.非常感谢你的帮助.

最佳答案 您需要将数字系列转换为数字类型：

df = pd.DataFrame(data=data[1:,1:].astype(int),
                  index=data[1:,0],
                  columns=data[0,1:])

df1 = df[df['col1'].isin([1,2]) & df['col2'].isin([2,4])]

print(df1)

      col1  col2
row1     1     2

您的代码不起作用,因为您的初始数据数组是object类型,表示指向任意类型的指针. Pandas不会隐含地应用转换,因为在大多数情况下这会非常昂贵.

如果您已经构建了Pandas数据帧,则可以将数值转换应用为单独的步骤：

df = df.astype(int)

或者,仅转换指定的系列：

cols = ['col1', 'col2']
df[cols] = df[cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
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