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python - 根据条件从数据框列表中删除数据框

问题描述

我有一个脚本可以创建要连接的数据框列表。在连接之前，我正在检查每个数据帧中的某个列是否存在“1”二进制标志。如果没有，我想从数据框列表中删除数据框。我遇到了麻烦，因为我不确定如何正确索引列表以删除数据框。我用这段代码重新创建了问题。

data = {'Name':['Tom', 'Tom', 'Tom', 'Tom'], 'Age':[20, 21, 19, 18]} 
data2 = {'Name':['Tom', 'nick', 'krish', 'jack'], 'Age':[20, 21, 19, 18]} 

# Create DataFrame 
df = pd.DataFrame(data)
df2 = pd.DataFrame(data2)
df3 = pd.DataFrame(data)
df4 = pd.DataFrame(data2)

dflist = [df, df2, df3, df4]


for frame in dflist:
        vals = frame["Name"].values
        if 'krish' not in vals:
             dflist.remove(frame)

但

ValueError: The truth value of a DataFrame is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我还尝试枚举列表并根据 dflist[i] 删除，但如果删除某些内容，则会更改索引，因此随后将删除错误的帧。

根据条件从 df 列表中删除数据帧的正确方法是什么？谢谢！

标签： pythonpandas

解决方案

不要在迭代时从列表中删除项目，这通常是一种不好的做法，而是使用列表推导生成一个包含感兴趣数据帧的新列表：

[i for i in dflist if 'krish' not in i['Name'].values]

  Name  Age
 0  Tom   20
 1  Tom   21
 2  Tom   19
 3  Tom   18,   Name  Age
 0  Tom   20
 1  Tom   21
 2  Tom   19
 3  Tom   18]

如果数据帧非常大，这是一种从原始列表中删除不需要的数据帧的安全方法：

ix = []
for i, frame in enumerate(dflist):
        vals = frame["Name"]
        if not vals.isin(['krish']).any():
             ix.append(i)

# sort the indices of dataframes to drop
# by starting from higher to lower indices you're guaranteed
# that the indices on the dataframe will remain unmodified while deleting
for i in sorted(ix, reverse=True):
    del dflist[i]

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