根据涉及多列复杂条件删除行

Question

aps1_risk.head()
Out[33]: 
   ID  class     S3   S22  S23   S26_3  S28  S29            
0   1      1  45698  1012  268  287230    0   10           
1   2      0      0     0    0  154298   86  454           
2   3      0    228   358  110  254892  128  202           

在这个给定的数据集中，我需要删除class=1，if任何其他变量=0的所有行。我曾想过使用if-else条件，但有更简单的替代方法吗？任何帮助都将不胜感激。谢谢

Answer 1

使用^{}：

df = aps1_risk[aps1_risk.drop('class', 1).ne(0).all(1) | aps1_risk['class'].ne(1)]

通过~反转最终掩模的替代解决方案：

df = df[~(df.drop('class', 1).eq(0).any(1) & df['class'].eq(1))]

---

print (df)
   ID  class   S3  S22  S23   S26_3  S28  S29
1   2      0    0    0    0  154298   86  454
2   3      0  228  358  110  254892  128  202

详细信息：

比较不带class的所有列，如果不等于0，则按^{}对行的每个值进行比较：

print (df.drop('class', 1).ne(0).all(1))
0    False
1    False
2     True
dtype: bool

如果列不相等1，则比较列：

print (df['class'].ne(1))
0    False
1     True
2     True
Name: class, dtype: bool

和链条件一起：

print (df.drop('class', 1).ne(0).all(1) | df['class'].ne(1))
0    False
1     True
2     True
dtype: bool

所以它会过滤Trues：

df = aps1_risk[aps1_risk.drop('class', 1).ne(0).all(1) | aps1_risk['class'].ne(1)]
print (df)
   ID  class   S3  S22  S23   S26_3  S28  S29
1   2      0    0    0    0  154298   86  454
2   3      0  228  358  110  254892  128  202

Answer 2

Pandas允许您使用非常简单的选择语法，如下所示：

aps1_risk = aps1_risk[aps1_risk['class'] != 1]

或者，您也可以像下面这样编写更复杂的查询：

aps1_risk = aps1_risk[(aps1_risk['class'] != 1) | (aps1_risk.drop('class', 1) == 0)]