Python 在特定条件下删除整行

我想知道，如果给定一列中的条件（异常值），是否有一种方法可以删除数据帧的整行

Df

名称 价值 树 300 橙色 50 苹果 75 芒果 60 樱桃 1.

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这是一个相当主观的问题。没有一种明确的方法可以做到这一点。事实上，有多种方法可以做到这一点。使用描述性统计数据构建逻辑，然后对其进行编码

在这种情况下，我定义上限和下限，然后使用pandas mask进行过滤。代码如下

lower_limit=1
Upper_limit=100

df=df.assign(Value=df['Value'].where(df['Value'].between(lower_limit,Upper_limit))).dropna()



    Name  Value
1  Orange   50.0
2   Apple   75.0
3   Mango   60.0
4  Cherry    1.0

df[df.apply（lambda行：行['Value']>下限和行['Value']<上限，轴=1）]

apply（）

返回一个布尔序列，表示每个

df['Value']

值是否为异常值<代码>df['Value']。介于（下限、上限）之间具有相同的效果

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Dataframe可以接受布尔索引。这样做的效果是删除对应的假行，保留对应的真行。

您想知道如何定义异常值吗？请浏览、和，了解该网站的工作原理，并帮助您改进当前和未来的问题，这可以帮助您获得更好的答案。“演示如何解决此编码问题？”与堆栈溢出无关。您必须诚实地尝试解决方案，然后询问有关实现的特定问题。仅根据columnStack溢出的条件删除整个dataframe行并不是为了替换现有教程和文档。从有关DF筛选和

drop

的教程部分中，您到底不了解什么？也许您只需要使用

DF.loc[~DF[colname==value]]

即可获得所需的内容。就像Prune和其他人所说的，请浏览熊猫文档以获得基本的过滤选项