Как правильно удалить строки в Pandas: практические советы

Эта страница содержит полезные советы по удалению строк в Pandas, чтобы помочь вам эффективно управлять данными в вашем проекте. Здесь вы найдете подробные инструкции и примеры кода для различных сценариев.

Чтобы удалить строки по индексу, используйте метод drop с указанием индексов в списке: df.drop([индекс1, индекс2], inplace=True).

Для удаления строк по условию используйте метод loc с логическим выражением: df = df.loc[условие].

Используйте метод dropna для удаления строк с пропущенными значениями: df.dropna(inplace=True).

Чтобы удалить дубликаты, используйте метод drop_duplicates: df.drop_duplicates(inplace=True).

Метод query позволяет удалять строки на основе сложных условий: df = df.query(условие).

Для удаления строк по значению в конкретном столбце используйте метод isin: df = df[

df[столбец].isin([значение1, значение2])].

Используйте метод mask для замены значений, которые удовлетворяют условию, на NaN и последующее удаление строк с NaN: df = df.mask(условие).dropna().

Для удаления строк с определённым значением в столбце используйте метод eq: df = df[df[столбец] != значение].

Метод sample позволяет случайным образом удалить определённое количество строк: df = df.sample(frac=1.0).drop(df.index[:количество]).

Используйте метод filter для удаления строк по определённым критериям: df = df[df[столбец].str.contains(шаблон) == False].