如何基于条件表达式从 pandas DataFrame 中删除行

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如何基于条件表达式从 pandas DataFrame 中删除行

这个问题已经有答案了：

在Pandas中基于列值删除DataFrame行

我有一个pandas DataFrame，我想从它中删除一些行，其中特定列中的字符串长度大于2。

我期望能够像这样做（根据这个答案）：

df[(len(df['column name']) < 2)]

但是我得到了以下错误：

KeyError: u'no item named False'

我做错了什么？

（注意：我知道我可以使用df.dropna()来去除包含任何NaN的行，但我没有看到如何基于条件表达式删除行。）

admin 更改状态以发布 2023年5月22日
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2 答案

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当你执行len(df['column name'])时，你只会得到一个数字，即DataFrame中所包含列的行数（也就是列本身的长度）。如果你想对该列中的每个元素应用len函数，则可以使用df['column name'].map(len)。因此，请尝试执行

df[df['column name'].map(len) < 2]

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直接回答这个问题的原题目"如何根据条件表达式从pandas数据框中删除行"（我理解这不一定是问题的提出者所面临的问题，但可能对其他遇到这个问题的用户有帮助），其中一种做法是使用drop方法：

df = df.drop(some labels)
df = df.drop(df[].index)

示例

要删除所有“score”列小于50的行：

df = df.drop(df[df.score < 50].index)

“就地”版本（如评论所指出的）

df.drop(df[df.score < 50].index, inplace=True)

多个条件

（参见布尔索引）

运算符有：使用括号分组，|表示或，&表示且，~表示非。

要删除所有“score”列小于50且大于20的行

df = df.drop(df[(df.score < 50) & (df.score > 20)].index)

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