Pandas实现按条件删除多行数据

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先看下完整代码

# 模拟数据
df = pd.DataFrame({'a':[1,0,2,1,3],'b':[0,2,1,0,1],'c':[0,2,1,0,0],'d':[1,2,0,0,0]})
# 统计数据
sums = (df == 0).astype(int).sum(axis=1)
# 获取符合条件的行索引
sums_result = list(sums[sums>1].index)
df = df.drop(sums_result, axis=0)
1、我们先读取数据
 
 当然这个数据可以从excel或者其他地方读取 
df = pd.DataFrame({'a':[1,0,2,1,3],'b':[0,2,1,0,1],'c':[0,2,1,0,0],'d':[1,2,0,0,0]})
df  # 打印df
2、统计每一行包含0的个数
 
sums = (df == 0).astype(int).sum(axis=1)
sums # 打印sums
从上图我们看到每一行包含的零的个数，这个数据是一个 Series类型的数据。
 0、3、4行符合我们的要求，我们需要删除。 
3、按要求找到我们要删除的行 的 索引
 
注意，我们这里统计的是所有的符合条件的行，这样一列我们可以避免使用for循环去删除，就可以一次性去删除符合条件的行 
# 这样是返回Series的数据，需要使用下面的转换，我们最终是需要符合条件的集合
sums_result = sums[sums>1]
sums_result # 打印sums_result
注意，这里我们需要将Series转换成 List数据 才行，因为后面drop接口需要接收的是符合条件的缩影 
sums_result = list(sums[sums>1].index)
sums_result  # 打印sums_result
这里我们可以改变条件，比如删除每行0有2个或者有1个的条件 
4、执行删除
 
df = df.drop(sums_result, axis=0)
df  # 打印df
从上图可以看到我们已经删除了了符合条件的行，在这个drop删除函数中，我们传进去的是一个索引列表集合。

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先看下完整代码

1、我们先读取数据

2、统计每一行包含0的个数

3、按要求找到我们要删除的行 的 索引

4、执行删除

3、按要求找到我们要删除的行的索引