首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在没有循环的情况下从多级pandas数据帧中删除行列表

在没有循环的情况下,可以使用pandas的merge函数和isin函数来从多级pandas数据帧中删除行列表。

首先,我们需要创建一个多级pandas数据帧。假设我们有一个名为df的数据帧,其中包含两个级别的索引(Level 1和Level 2)和一些数据列。

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建多级索引
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'a'), ('A', 'b'), ('B', 'a'), ('B', 'b')])
# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4]}, index=index)

现在,我们有一个要删除的行列表,可以使用merge函数和isin函数来实现。

代码语言:txt
复制
# 要删除的行列表
rows_to_delete = [('A', 'a'), ('B', 'b')]

# 使用merge函数和isin函数删除行列表
df = df.merge(pd.DataFrame(rows_to_delete, columns=df.index.names), how='left', indicator=True)
df = df[df['_merge'] == 'left_only']
df = df.drop('_merge', axis=1)

在上面的代码中,我们首先使用merge函数将要删除的行列表与数据帧进行左连接,并添加一个名为"_merge"的列。然后,我们使用isin函数将"_merge"列中值为"left_only"的行筛选出来,这些行即为要保留的行。最后,我们使用drop函数删除"_merge"列。

这样,我们就成功地从多级pandas数据帧中删除了指定的行列表。

关于pandas的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的产品介绍链接地址:腾讯云-云数据库TDSQL for PostgreSQL

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

最全面的Pandas教程!没有之一!

现有的列创建新列: ? DataFrame 里删除/列 想要删除某一或一列,可以用 .drop() 函数。...下面这个例子,我们元组创建多级索引: ? 最后这个 list(zip()) 嵌套函数,把上面两个列表合并成了一个每个元素都是元组列表。...清洗数据 删除或填充空值 许多情况下,如果你用 Pandas 来读取大量数据,往往会发现原始数据中会存在不完整地方。...请注意,如果你没有指定 axis 参数,默认是删除删除列: ? 类似的,如果你使用 .fillna() 方法,Pandas 将对这个 DataFrame 里所有的空值位置填上你指定默认值。...在上面的例子数据透视表某些位置是 NaN 空值,因为数据没有对应条件下数据

25.9K64

Pandas系列 - DataFrame操作

切片 附加行 append 删除 drop 数据(DataFrame)是二维数据结构,即数据和列表格方式排列 数据(DataFrame)功能特点: 潜在列是不同类型 大小可变 标记轴...2 index 对于标签,要用于结果索引是可选缺省值np.arrange(n),如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签,可选默认语法是 - np.arange(n)。...这只有没有索引传递情况下才是这样。 4 dtype 每列数据类型。 5 copy 如果默认值为False,则此命令(或任何它)用于复制数据。...创建DataFrame Pandas数据(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列(Series) Numpy ndarrays 另一个数据(DataFrame) 列表 import...drop 使用索引标签DataFrame删除删除

3.9K10
  • Pandas 秘籍:1~5

    本机 Python ,这将需要一个for循环应用操作之前遍历序列每个项目。...如果您提前知道哪个列将是一个很好索引,则可以导入时使用read_csv函数index_col参数指定该索引。 默认情况下,set_index和read_csv都将从数据删除用作索引列。...这在第 3 步得到确认,第 3 步,结果(没有head方法)将返回新数据列,并且可以根据需要轻松地将其作为列附加到数据。axis等于1/index其他步骤将返回新数据。...在这种情况下,我们保守地删除丢失所有值。 这是因为某些缺失值可能仅代表 0% 。 这不是碰巧情况,因为执行dropna之后没有丢失值。...列表未明确指定布尔值其余和列将被删除

    37.5K10

    直观地解释和可视化每个复杂DataFrame操作

    操作数据可能很快会成为一项复杂任务,因此Pandas八种技术均提供了说明,可视化,代码和技巧来记住如何做。 ?...Melt Melt可以被认为是“不可透视”,因为它将基于矩阵数据(具有二维)转换为基于列表数据列表示值,表示唯一数据点),而枢轴则相反。...要记住:外观上看,堆栈采用表二维性并将列堆栈为多级索引。 Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠,将指定级别的索引转换为具有相应值新DataFrame列。...默认情况下,合并功能执行内部联接:如果每个DataFrame键名均未列另一个键,则该键不包含在合并DataFrame。...由于每个索引/行都是一个单独项目,因此串联将其他项目添加到DataFrame,这可以看作是列表

    13.3K20

    Pandas 学习手册中文第二版:1~5

    列表传递给DataFrame[]运算符将检索指定列,而Series将返回。 如果列名没有空格,则可以使用属性样式进行访问: 数据各列之间算术运算与多个Series上算术运算相同。...选择数据列 使用[]运算符选择DataFrame特定列数据。 这与Series不同,Series,[]指定了。 可以将[]操作符传递给单个对象或代表要检索对象列表。...要获得删除了这些数据,请选择选择补码。...-2e/img/00223.jpeg)] 使用切片删除 切片可用于数据删除记录。...这些尚未从sp500数据删除,对这三更改将更改sp500数据。 防止这种情况正确措施是制作切片副本,这会导致复制指定数据数据

    8.3K10

    上手Pandas,带你玩转数据(1)-- 实例详解pandas数据结构

    1.对表格类型数据读取和输出速度非常快。(个人对比excel和pandas,的确pandas不会死机....)在他演示,我们可以看到读取489597,6列数据只要0.9s。...index:对于标签,如果没有索引被传递,则要用于结果索引是可选缺省值np.arrange(n)。 columns:对于列标签,可选默认语法是 - np.arrange(n)。...这只有没有通过索引情况下才是正确。 dtype:每列数据类型。 copy:如果默认值为False,则使用该命令(或其它)复制数据。...: 使用索引标签DataFrame删除删除。...df = df.drop(0) print(df) a b 1 3 4 1 7 8 在上面的例子,两删除,因为这两行包含相同标签0。

    6.7K30

    Pandas

    ),除了指明axis对或者列标签名字进行调整以外,还可以写成类似于index=mapper形式,默认情况下,mapper匹配不到值不会报错 更改 DataFrame 数据 更改值 更改值可以借助访问...#inplace表示是否原DataFrame上进行操作 #axis表示删除还是列,默认是0即删除 Sorting and Ranking df.sort_index(axis=1,ascending...多数情况下,对时间类型数据进行分析前提就是将原本为字符串时间转换为标准时间类型。pandas 继承了 NumPy 库和 datetime 库时间相关模块,提供了 6 种时间相关类。...) 行列值重塑(数据透视long→wide) 这部分主要介绍是 pivot 函数,pivot 函数实现数据形式向宽形式转换,一般意义上来说,我们认为存储 csv 或者数据文件属于长格式...index:分组键,可以写成列表表示多级索引。

    9.2K30

    一道基础题,多种解题思路,引出Pandas多个知识点

    小小明:「凹凸数据」专栏作者,Pandas数据处理高手,致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题。 源于林胖发出一道基础题: ? ?...这是pandas最基础开篇知识点使用可迭代对象构造DataFrame,列表每个元素都是整个DataFrame对应,而这个元素内部迭代出来每个元素将构成DataFrame某一列。...黄佬邀请下,一位经过我多次辅导群友率先使用了循环法解题: ? 我觉得非常棒,但我也希望看到有人再用变形法实现一次。林胖和一位群友再次给出了简化版本循环解法: ?...列表分列2种方法 列表分列思路:PandasSeries对象调用apply方法单个元素返回结果是Series时,这个Series每个数据会作为Datafrem每一列,索引会作为列名。...然后删除第二列,再删除空值,再将数值列转换为整数类型就搞定。

    1.2K20

    精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

    二、数据选择 本章,我们将学习使用 Pandas 进行数据选择高级技术,如何选择数据子集,如何数据集中选择多个和列,如何对 Pandas 数据或一序列数据进行排序,如何过滤 Pandas 数据角色.../img/80f5fbde-9419-48fe-8538-2d04b5aad7a9.png)] Pandas 数据中选择多个和列 本节,我们将学习更多有关读取到 Pandas 数据集中选择多个和列方法信息.../img/2e38ec82-41b2-4465-b694-8373acfba5f6.png)] 过滤 Pandas 数据 本节,我们将学习 Pandas 数据过滤和列方法,并将介绍几种方法来实现此目的...本节,我们探讨了如何使用各种 Pandas 技术来处理数据集中缺失数据。 我们学习了如何找出丢失数据量以及哪几列查找。 我们看到了如何删除所有或很多记录丢失数据或列。... Pandas 数据删除本节,我们将研究如何 Pandas 数据集中删除列或。 我们将详细了解drop()方法及其参数功能。

    28.2K10

    Pandas 秘籍:6~11

    类似地,AB,H和R列是两个数据唯一出现列。 即使我们指定fill_value参数情况下使用add方法,我们仍然缺少值。 这是因为我们输入数据从来没有和列某些组合。...让我们原始names数据开始,并尝试追加一。append第一个参数必须是另一个数据,序列,字典或它们列表,但不能是步骤 2 列表。...默认情况下,concat函数使用外连接,将列表每个数据所有保留在列表。 但是,它为我们提供了仅在两个数据中保留具有相同索引值选项。 这称为内连接。...工作原理 同时导入多个数据时,重复编写read_csv函数可能很麻烦。 自动执行此过程一种方法是将所有文件名放在列表,并使用for循环遍历它们。 这是步骤 1 通过列表理解完成。...步骤 4 ,我们必须将join类型更改为outer,以包括所传递数据中所有调用数据不存在索引步骤 5 ,传递数据列表不能有任何共同列。

    34K10

    数据分析 ——— pandas数据结构(一)

    之前我们了解了numpy一些基本用法,在这里简单介绍一下pandas数据结构。 一、Pandas数据结构 Pandas处理有三种数据结构形式:Series,DataFrame, index。...pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype) data: 包含一维数组,列表对象, 或者是Series对象字典对象 index :对于标签,如果没有索引被传递...columns: 对于列标签,可选默认语法是 - np.arrange(n)。这只有没有通过索引情况下才是正确。...) """ 输出: Empty DataFrame Columns: [] Index: [] """ 2) 列表创建一个DataFrame DateFrame可以使用单个列表或者列表列表创建 data...如果索引被传递,那么索引长度应该等于数组长度。 如果没有索引被传递,那么默认情况下,索引将是range(n),其中 n 是数组长度。

    2.1K20

    30 个 Python 函数,加速你数据分析处理速度!

    我们减了 4 列,因此列数 14 个减少到 10 列。 2.选择特定列 我们 csv 文件读取部分列数据。可以使用 usecols 参数。...它可以对顺序数据(例如时间序列)非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值。...df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) 9.根据条件选择 某些情况下,我们需要适合某些条件观测值(即行) france_churn = df[(df.Geography...16.重置并删除原索引 某些情况下,我们需要重置索引并同时删除原始索引。...23.数据类型转换 默认情况下,分类数据与对象数据类型一起存储。但是,它可能会导致不必要内存使用,尤其是当分类变量具有较低基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。

    9.3K60

    NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南:1~6 全

    我有一个列表,在此列表,我有两个数据。 我有df,并且我有新数据包含要添加列。...处理 Pandas 数据丢失数据 本节,我们将研究如何处理 Pandas 数据丢失数据。 我们有几种方法可以检测对序列和数据都有效缺失数据。...如果我们只想删除仅包含缺少信息,因此不删除任何使用信息,则可以将how参数设置为全部。 默认情况下,此方法适用于,但如果要更改其适用于列,则可以将access参数设置为 1。...我们还学习了如何通过删除或填写缺失信息来处理 pandas 数据缺失数据。 在下一章,我们将研究数据分析项目中常见任务,排序和绘图。...我们也可以创建 Pandas 序列或数据时隐式创建MultiIndex,方法是将列表列表传递给index参数,每个列表长度与该序列长度相同。

    5.4K30

    精通 Pandas:1~5

    可以将其视为序列结构字典,该结构,对列和均进行索引,对于,则表示为“索引”,对于列,则表示为“列”。 它大小可变:可以插入和删除列。 序列/数据每个轴都有索引,无论是否默认。...使用ndarrays/列表字典 在这里,我们列表字典创建一个数据结构。 键将成为数据结构列标签,列表数据将成为列值。 注意如何使用np.range(n)生成行标签索引。...与 Numpy ndarrays相比,pandas 数据结构更易于使用且更加用户友好,因为在数据和面板情况下,它们提供索引和列索引。数据对象是 Pandas 中最流行和使用最广泛对象。...列表索引器用于选择多个列。 一个数据多列切片只能生成另一个数据,因为它是 2D 。 因此,在后一种情况下返回是一个数据。...在前面的情况下,指定了dict,并且将键值用作结果数据名称。 请注意,单个样本大小情况下,标准差未定义,结果为NaN,例如,罗马尼亚。

    19.1K10

    数据分析之Pandas变形操作总结

    Pandas做分析数据,可以分为索引、分组、变形及合并四种操作。前边已经介绍过索引操作、分组操作,现在接着对Pandas变形操作进行介绍,涉及知识点提纲如下图: ? 本文目录 1....透视表 1. pivot 一般状态下,数据DataFrame会以压缩(stacked)状态存放,例如上面的Gender,两个类别被叠在一列,pivot函数可将某一列作为新cols: df.pivot...结论:这个unstack就是相当于stack反向操作,将列索引变为索引。默认是右边索引开始变。 下面说一下参数:对于level就是转移行索引,默认是-1,也就上面说右往左转移。...我们所学来看,能使用多级索引变形函数是pivot_tabel,这个函数功能很强大,行列和值都可以多级。那么面对这个多级索引,我们要变化维数,就要使用stack和unstack这些函数了。...(a) 现在请你将数据表转化成如下形态,每行需要显示每种药物每个地区10年至17年变化情况,且前三列需要排序: df = pd.read_csv('joyful-pandas-master/data

    4K21

    如何在 Pandas 创建一个空数据并向其附加行和列?

    Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和列对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下数据其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...本教程,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和列。...ignore_index 参数用于追加行后重置数据索引。concat 方法第一个参数是要与列名连接数据列表。 ignore_index 参数用于追加行后重置数据索引。...Pandas.Series 方法可用于列表创建系列。列值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例,我们创建了一个空数据

    27030

    PyWebIO,让 Pandas 原地起飞神器!

    首先是数据加载, PyWebIO 实现这个操作非常简单,只需要一代码即可在页面添加一个上传文件部件 file = file_upload('请选择需要加载数据') 当然有上传就有读取操作... PyWebIO 展示表格一般像下面一样,将数据转换为多级列表,再用过markdown渲染出来 但是如果再写一个转换函数,就略显麻烦,幸运pandas 可以直接输出html,所以我们可以将数据先转化为...(put_html(df1.to_html(border=0))) 通过循环这样操作,我们给每一个按钮都添加一个功能函数,函数内写入 pandas 操作部分与前端显示部分就能完成第一部分数据处理操作...这也是为什么,第一个页面,没有上传文件,后面的页面代码都没有输出,显然如果这里还用同样方法是不可以。...小结 通过上面的讲解,我们可以发现,没有写一前端,就完成了一个简单数据查询与处理页面的开发,这就是 PyWebIO 魅力所在!

    1.2K10
    领券