Pandas 根据条件过滤行，但始终保留第一行。

Question

我希望能够删除符合某些条件的行，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函数来删除行，但如果第一行满足该条件，它会擦除第一行。我不想要那样。

数据类似于这样：

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

我希望以一种方式进行操作，如果某一行在第二列中有一个值为3，则删除该行。

删除后的新数据应如下所示（即使第一行在第二列中有一个值为3，也要保留第一行）：

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

- cck1110

Answer 1

你可以将“保留第一行”作为删除/保留行的条件之一。

保留行的条件应为<原始条件>或<保留第一行的条件>。在代码中，这样写：

# (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

相反地，使用DeMorgan定律，删除行的条件将会是(df['Column2'] == 3) & (df.index != 0)。我们然后反转该条件以获得期望的输出结果，即"最初的回答"。

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

这些代码适用于你的索引是一个RangeIndex的情况。如果不是，可以使用pd.RangeIndex(len(df)) == 0作为第二个条件。"最初的回答"

- cs95

---

谢谢您的回答。可以再问一个问题吗？假设我在第二列中有其他值，那么我只想保留1并删除任何其他值（不仅仅是3，还有2、4、5、6、7等等）。 - cck1110

@cck1110 你可以使用 isin。更多信息请参见这里。 - cs95

@cck1110 如果只想保留1，你也可以将条件写为 df[(df['Column2'] == 1) | (df.index == 0)]。 - cs95

我尝试了这个方法 df[(df['Column2'] == 1) | (df.index == 0)]，但如果第一行[column2]的值为“2”，则它也会删除该第一行。 - cck1110

@cck1110 我尝试了完全相同的操作，对我来说是有效的。也许你的索引不同。请尝试：df2 = df[(df['Column2'] == 1) | (pd.RangeIndex(len(df)) == 0)] - cs95

@cck1110 哈！我就知道。那个答案早就在我的回答里了。下次一定要仔细阅读我的回答 :p - cs95

Answer 2

我正在使用“duplicated”库。原始答案翻译成中文为“最初的回答”。

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

- BENY

Answer 3

这里已经有很好的回答了，但为了方便您，我们也可以使用cumcount来排名第3个Nth：

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

- Erfan