如何基于列的多个值删除行？

Question

我正在使用的数据集在“州”列下包含5个美国领土，我希望删除将这5个领土作为州名称的任何行/记录。我可以基于一个值删除所有记录：

indexNames = df2[df2['state'] == 'District of Columbia'].index
df2.drop(indexNames , inplace=True)

但当我对多个对象执行相同的操作时：

indexNames = df2[(df2['state'] == 'Guam') & (df2['state'] == 'Virgin Islands')].index
df2.drop(indexNames , inplace=True)

没有发生任何变化。不管怎样，我是否可以在第一个语句中列出所有5个并使其工作

编辑：我决定将所有非状态区域重命名为nonstate，然后使用以下代码删除state列中值为nonstate的行

df2['state'] = df2['state'].replace(['District of Columbia','Guam','Mariana 
Islands', 'Puerto Rico', 'Virgin Islands'],'nonstate')

indexNames = df2[df2['state'] == 'nonstate'].index
df2.drop(indexNames , inplace=True)

Answer 1

您可以通过过滤掉这些行来“删除”它们：

df = df[(df["state"]!="Guam") & (df["state"]!="Virgin Islands")]

就我个人而言，我可能会使用isin方法和~（NOT）操作符：

exclude = ("Guam", "Virgin Islands", "District of Columbia")
df = df[~(df["state"].isin(exclude))]

这允许您使用序列，这样您就不必在排除的项中硬编码

Answer 2

您是否尝试过df2.loc(indexNames)查看它是否提取您想要的行

例如，make filter（这可以是您的州名称）

filt = (df['lname'] == 'Graham') & (df['fname'] == 'Bob')

然后将过滤器应用于数据框，以提取符合条件的行

df.loc[filt]

希望这能有所帮助