详解pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行？

pandas数据过滤基础

在数据分析与预处理阶段，经常需要从数据集中剔除异常值或无关样本。以下将通过具体案例演示这一过程。

0.导入依赖库

import pandas as pd

pandas是Python中广泛使用的数据分析与处理库。若使用Anaconda环境，该库已预装；若为纯净版Python环境，需通过pip命令自行安装。

剔除特定具体值

1.剔除特定具体值

假设数据集df的最后一列为appPlatform，现需删除该列值为2的所有样本。实现方法十分简便。

import pandas as pd

df[(True-df['appPlatform'].isin([2]))]

若需剔除多个特定值，只需在isin([])方法的列表中添加相应值即可。例如，针对appID列，需剔除appID为278和382的样本。

df[(True-df['appID'].isin([278,382]))]

此外，过滤条件不仅限于单列，还可涉及多列组合。例如，需同时满足appPlatform等于2且appID为278或382的样本过滤。实现方式同样简单。

df[(True-df['appID'].isin([278,382]))&(True-df['appPlatform'].isin([2]))]

上述逻辑由两部分构成：第一部分是筛选appID等于278和382的记录，第二部分是筛选appPlatform等于2的记录。通过逻辑与（&）运算符将两者结合即可。

过滤数值范围

2.过滤特定范围的值

前述示例针对具体值，此处演示如何过滤数值范围。对于数据集df，需剔除creativeID（第一列）中ID值大于10000的样本。

df[df['creativeID']<=10000]

若需处理多列过滤，逻辑与前述一致，只需将各条件用括号()包裹后通过逻辑与（&）连接。需注意每个条件必须独立加括号。

以上介绍了利用pandas去除或过滤数据集中特定值及行的方法，希望能对读者有所帮助。如有疑问欢迎留言，小编将及时回复。感谢支持！