Python 删除所有列中出现值的行

下面是一个非常简单的数据帧：

df = pd.DataFrame({'col1' :[1,2,3], 
                   'col2' :[1,3,3] })

我试图删除存在重复值的行（例如，第3行）

这不管用

df = df[(df.col1 != 3 & df.col2 != 3)]

这个问题很清楚，这是有道理的

但我仍然不知道如何删除该行

有人有什么想法吗？谢谢莫妮卡。

那么：

In [43]: df = pd.DataFrame({'col1' :[1,2,3], 
                   'col2' :[1,3,3] })

In [44]: df[df.max(axis=1) != df.min(axis=1)]
Out[44]: 
   col1  col2
1     2     3

[1 rows x 2 columns]

---

我们希望删除其值显示在所有列中的行，或者换句话说，这些值相等=>它们的最小值和最大值相等。此方法适用于具有任意列数的

数据帧

。如果我们应用上述方法，我们将删除第0行和第2行。

如果我正确理解了您的问题，我认为您已经接近了

从您的数据开始：

In [20]: df
Out[20]: 
   col1  col2
0     1     1
1     2     3
2     3     3

这样做：

In [21]: df = df[df['col1'] != df['col2']]

返回：

In [22]: df
Out[22]: 
   col1  col2
1     2     3

---

具有所有相同值的任何行的标准偏差为零。过滤它们的一种方法如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'col1' :[1, 2, 3, np.nan], 
                   'col2' :[1, 3, 3, np.nan]}

>>> df.loc[df.std(axis=1, skipna=False) > 0]
   col1  col2
    1     2     

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如果所有值都匹配或任何两个值匹配，是否要删除该行？这里不需要括号，这里只有一个布尔条件，另外，不鼓励将列作为属性访问，这样做更好，因为这样可以避免歧义

df[df['col1']！=df['col2']]