Python 熊猫根据条件筛选行，但始终保留第一行

我想删除一些符合某些条件的行，但即使第一行符合该条件，我也不想删除第一行

我尝试使用df.drop函数删除行，但如果第一行满足该条件，它将删除第一行。我不想那样

数据如下所示：

Column1 Column2 Column3
  1        3      A
  2        1      B
  3        3      C
  4        1      D
  5        1      E
  6        3      F

我想这样做，如果一行在第2列中的值为3，那么就将其删除

我希望新数据如下所示（删除后保留第一行，即使第2列中第一行的值为3）：

您可以将“保留第一行”作为删除/保留行的条件的一部分

保留行的条件是

或
。在代码中，这是

# (condition to drop 3) | (condition to keep 0th row)
df[(df['Column2'] != 3) | (df.index == 0)]

   Column1  Column2 Column3
0        1        3       A
1        2        1       B
3        4        1       D
4        5        1       E

相反，使用DeMorgan定律，删除行的条件是
（df['Column2']==3）和（df.index！=0）
。然后我们反转条件以获得预期输出

df[~((df['Column2'] == 3) & (df.index != 0))]

   Column1  Column2 Column3
0        1        3       A
1        2        1       B
3        4        1       D
4        5        1       E

假设您的索引是
范围索引
。如果不是，则使用
pd.RangeIndex（len（df））==0作为第二个条件。
我使用的是
重复

df[(~df.Column2.duplicated())|df.Column2.ne(3)]
   Column1  Column2 Column3
0        1        3       A
1        2        1       B
3        4        1       D
4        5        1       E

这里已经发布了很好的答案，但只是为了方便您。我们还可以使用它对
Nth
3进行排名，我们发现：

df = df[~((df.groupby('Column2').Column2.cumcount() != 0) & (df.Column2 == 3))]

print(df)
   Column1  Column2 Column3
0        1        3       A
1        2        1       B
3        4        1       D
4        5        1       E

谢谢你的回答。可以再问一个问题吗？假设我在第2列中有其他值，所以基本上我只想保留1并删除任何其他值（不仅仅是3，而是像2、4、5、6、7等等）。@cck1110您可以使用
isin
。更多信息。@cck1110如果您只想保留1，您也可以将您的条件写为
df[（df['Column2']==1）|（df.index==0）]
。@cck1110我确实试过了，它对我有效。也许你的索引不同。试试看：
df2=df[（df['Column2']==1）|（pd.RangeIndex（len（df））==0）]
@cck1110ha！我就知道。这是我以前的回答。下次一定要仔细阅读我的答案：p
df = df[~((df.groupby('Column2').Column2.cumcount() != 0) & (df.Column2 == 3))]

print(df)
   Column1  Column2 Column3
0        1        3       A
1        2        1       B
3        4        1       D
4        5        1       E