Python3教程：Pandas模块删除数据的几种情况

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。

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数据准备

模拟了一份股票交割的记录。

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,-,-,-,5500,5500,,]
   ...: }
   ...: 

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
2018-2-1  1000 -  证券买入  视觉中国
2018-2-1  1500 -  证券买入  成都银行
2018-2-1  2000 -  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
2018-2-2  1000    证券卖出  成都银行
2018-2-3  1500    证券卖出  中国联通

删除具体列

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
2018-2-1 -  证券买入  视觉中国
2018-2-1 -  证券买入  成都银行
2018-2-1 -  证券买入  中国联通
2018-2-2   5500  证券卖出  格力电器
2018-2-2   5500  证券卖出  视觉中国
2018-2-2    证券卖出  成都银行
2018-2-3    证券卖出  中国联通

删除具体行

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
2018-2-1  1000 -  证券买入  视觉中国
2018-2-1  1500 -  证券买入  成都银行
2018-2-1  2000 -  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
2018-2-2  1000    证券卖出  成都银行

也可以根据行号删除记录，比如删除第三行

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
2018-2-1  1000 -  证券买入  视觉中国
2018-2-1  1500 -  证券买入  成都银行
2018-2-1  2000 -  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
2018-2-2  1000    证券卖出  成都银行

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)

In [7]: df[ df['成交金额'] > ]
Out[7]: 
          成交数量   成交金额    摘要  证券名称
2018-2-2  1000    证券卖出  成都银行
2018-2-3  1500    证券卖出  中国联通

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
2018-2-1   500  -5000  证券买入  格力电器
2018-2-1  1000 -  证券买入  视觉中国
2018-2-1  1500 -  证券买入  成都银行
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
2018-2-2  1000    证券卖出  成都银行

如果想取包含某些字符的记录，可以去掉~

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
2018-2-1  2000 -  证券买入  中国联通
2018-2-3  1500    证券卖出  中国联通

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