Pandas 数据帧行删除
我正在尝试修复csv文件。Pandas 数据帧行删除,pandas,Pandas,我正在尝试修复csv文件。 某些数据行需要根据几个条件删除。 假设您有以下数据帧： -A---B---C 000---0---0 000---1---0 001---0---1 011---1---0 001---1---1 如果两行或更多行有共同的A列，我希望将B列的行设置为1。 生成的数据帧应如下所示： -A---B---C 000---1---0 011---1---0 001---1---1 我尝试过合并和删除重复项，但似乎无法得到我需要的结果。不确定列B=1的行是否在B=0的行之后。删
某些数据行需要根据几个条件删除。
假设您有以下数据帧：
-A---B---C
000---0---0
000---1---0
001---0---1
011---1---0
001---1---1
如果两行或更多行有共同的A列，我希望将B列的行设置为1。
生成的数据帧应如下所示： -A---B---C
000---1---0
011---1---0
001---1---1
我尝试过合并和删除重复项，但似乎无法得到我需要的结果。不确定列B=1的行是否在B=0的行之后。删除副本的take_最后一个参数似乎很有吸引力，但我认为它不适用于这里。
任何建议都将不胜感激。
谢谢。不是直截了当的，但这应该行得通
DF = pd.DataFrame({'A' : [0,0,1,11,1], 'B' : [0,1,0,1,1], 'C' : [0,0,1,0,1]})
DF.ix[DF.groupby('A').apply(lambda df: df[df.B == 1].index[0] if len(df) > 1 else df.index[0])]
A B C
1 0 1 0
4 1 1 1
3 11 1 0
- groupby将DF划分为具有唯一A值的行组，即A=0（2行）、A=1（2行）和A=11（1行）的组
- Apply然后对每个组调用函数并同化结果
- 在函数（lambda）中，如果组中有多行，我将查找值为B==1的行的索引，否则我将使用默认行的索引
- apply的结果是一个索引值列表，如果组中有多行不是给定a的默认行，则这些索引值表示B==1的行
- 然后，ix运算符使用索引值访问相应的行
- 我绕着熊猫走了一圈，得到了我想要的结果。
虽然不漂亮，但它完成了任务
res = DataFrame(columns=('CARD_NO', 'STATUS'))
for i in grouped.groups:
if len(grouped.groups[i]) > 1:
card_no = i
print card_no
for a in grouped.groups[card_no]:
status = df.iloc[a]['STATUS']
print 'iloc:'+str(a) +'\t'+'status:'+str(status)
if status == 1:
print 'yes'
row = pd.DataFrame([dict(CARD_NO=card_no, STATUS=status), ])
res = res.append(row, ignore_index=True)
else:
print 'no'
else:
#only 1 record found
#could be a status of 0 or 1
#add to dataframe
print 'UNIQUE RECORD'
card_no = i
print card_no
status = df.iloc[grouped.groups[card_no][0]]['STATUS']
print grouped.groups[card_no][0]
#print status
print 'iloc:'+str(grouped.groups[card_no][0]) +'\t'+'status:'+str(status)
row = pd.DataFrame([dict(CARD_NO=card_no, STATUS=status), ])
res = res.append(row, ignore_index=True)
print res
df1=df.loc[df.b==1]