我想刪除所有列，結果「未知」的某一列

Question

我是編程和Python3 /大熊貓的新手。

我已經寫了一個csv文件到dF，並且使用了熊貓和numpty。 dF包含一系列的列，A，B，C等，以及數千行數據（並非全部都是數字）。我想從數據框中刪除所有「未知」的實例。

我曾嘗試：

DF = DF [DF [ 'A'= '未知']！]

，但它給了我一個錯誤信息。

Answer 1

您的意思是？

df = df[df['A'] != 'unknown'] 

或者你可以使用query()：

df = df.query('A != "unknown"') 

Answer 2

您可以通過boolean indexing需要過濾數據：

df = pd.DataFrame({'A':['a','unknown','b'], 
        'B':pd.date_range('2017-01-01', periods=3), 
        'C':[7,8,9], 
        'D':[1,3,5]}) 
print (df) 
     A   B C D 
0  a 2017-01-01 7 1 
1 unknown 2017-01-02 8 3 
2  b 2017-01-03 9 5 

您需要括在大括號由於運算符優先級的多個條件，並使用按位和（&）和或（|）運營商如果有多個條件：

df1 = df[(df['A'] != 'unknown') & (df['B'] > '2017-01-02')] 
print (df1) 
    A   B C D 
2 b 2017-01-03 9 5 

但是，如果以後需要處理數據：

df1['C'] = df1['C'] + 1 
print (df1) 

值正試圖以從數據幀切片的副本設定。 嘗試使用的.loc [row_indexer，col_indexer] =值，而不是

問題是，如果你修改df1值以後你會發現，修改不會傳播回原始數據（df）和熊貓做警示。

解決辦法是copy：

df1 = df[(df['A'] != 'unknown') & (df['B'] > '2017-01-02')].copy() 
print (df1) 
    A   B C D 
2 b 2017-01-03 9 5 

df1['C'] = df1['C'] + 1 
print (df1) 
    A   B C D 
2 b 2017-01-03 10 5