一、基礎知識回顧 

在開始之前，讓我們先回顧一下Pandas DataFrame的基礎知識。DataFrame是Pandas中的一個核心數(shù)據(jù)結構，它可以看作是一個表格，擁有行和列，可以存儲不同類型的數(shù)據(jù)。示例如下：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個簡單的DataFrame
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

輸出：     

Name  Age         City
0    Alice   25     New York
1      Bob   30  Los Angeles
2  Charlie   35      Chicago
3    David   40      Houston

二、篩選含有特定值的行 

在Pandas中，我們可以使用布爾索引來篩選含有特定值的行。布爾索引就是根據(jù)每個元素是否滿足某個條件（返回True或False）來篩選數(shù)據(jù)。

# 篩選年齡大于30的行
df_filtered = df[df['Age'] > 30]
print(df_filtered)

上面的代碼會篩選出年齡大于30的行，并返回一個新的DataFrame：     

Name  Age     City
2  Charlie   35  Chicago
3    David   40  Houston

三、刪除含有特定值的行 

如果我們想從原始DataFrame中刪除滿足某個條件的行，可以使用drop方法。

# 刪除年齡大于30的行
df_dropped = df.drop(df[df['Age'] > 30].index)
print(df[df['Age'] > 30].index)
print("*"*30)
print(df_dropped)

上面的代碼會刪除年齡大于30的行，并返回一個新的DataFrame：

Index([2, 3], dtype='int64')
******************************
    Name  Age         City
0  Alice   25     New York
1    Bob   30  Los Angeles

四、篩選含有特定值的列 

同樣地，我們也可以篩選含有特定值的列。

# 篩選城市為"Chicago"的列
df_filtered_columns = df[df['City'] == 'Chicago']
print(df['City'] == 'Chicago')
print("*"*30)
print(df_filtered_columns)

上面的代碼會篩選出城市為"Chicago"的列，并返回一個新的DataFrame：

0    False
1    False
2     True
3    False
Name: City, dtype: bool
******************************
      Name  Age     City
2  Charlie   35  Chicago

五、刪除含有特定值的列 

要刪除含有特定值的列，我們可以使用drop方法，并指定columns參數(shù)。

# 刪除城市為"Chicago"的列
df_dropped_columns = df.drop(columns=['City'])
print(df_dropped_columns)

上面的代碼會刪除城市列，并返回一個新的DataFrame：

      Name  Age
0    Alice   25
1      Bob   30
2  Charlie   35
3    David   40

注意：篩選和刪除操作默認返回的是一個新的DataFrame，不會改變原始的DataFrame。

六、實戰(zhàn)演練 

假設我們有一個包含學生信息的DataFrame，我們要篩選出年齡大于15且城市為"New York"的學生。

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個包含學生信息的DataFrame
student_data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve', 'Frank'],
    'Age': [22, 25, 18, 28, 21, 27],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'New York', 'San Francisco']
}

student_df = pd.DataFrame(student_data)
print("原始DataFrame:")
print(student_df)

# 篩選年齡大于1且5城市為"New York"的學生
filtered_students = student_df[(student_df['Age'] > 15) & (student_df['City'] == 'New York')]
print("\n篩選后的DataFrame:")
print(filtered_students)

上面的代碼會篩選出年齡大于15且城市為"New York"的學生，并打印出篩選后的DataFrame：

原始DataFrame:
      Name  Age           City
0    Alice   22       New York
1      Bob   25    Los Angeles
2  Charlie   18        Chicago
3    David   28        Houston
4      Eve   21       New York
5    Frank   27  San Francisco

篩選后的DataFrame:
    Name  Age      City
0  Alice   22  New York
4    Eve   21  New York

七、最后 

到此這篇關于Python的Pandas庫中使用DataFrame篩選和刪除含特定值的行與列的文章就介紹到這了,更多相關DataFrame篩選和刪除特定值行與列內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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