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onetwoonexu
Asked:2020-04-22 15:00:51 +0000 UTC2020-04-22 15:00:51 +0000 UTC

多索引删除

  • 772

有一个数据框：

我选择对应于HEATID_id = 1079571: 的索引子集data.loc[1079571]，我得到了这个 DataFrame 的索引列表：

ind = data.loc[1079571].index

在此处输入图像描述

我想删除索引'2020-03-20 12:57:00'对应于ind[0]原始DataFrame的元素，我这样做是这样的：data.loc[1079571].drop(ind[0], inplace=True)，但原始元素data保留在原地。

我知道如果我写data.drop((1079571, '2020-03-20 12:57:00'), inplace=True)，元素将被删除，但是我循环遍历 DataFrame，并且根据某些条件，我必须删除日期属于某些 ID 的子下标。

怎么做才对？

样本数据：

ind = [np.array([1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]),
             np.array(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'])]

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3), index=ind, columns=['col1', 'col2', 'col3'])
pandas

1 个回答

  1. Best Answer

    首先，为方便起见，我将为多索引的列命名：

    In [6]: df = df.rename_axis(("HEATID_id", "DATETIME"))

In [7]: df
Out[7]:
                        col1      col2      col3
HEATID_id DATETIME
1         one      -0.273237  0.238934  0.170942
          two      -1.014915 -1.861040  1.438298
2         one       1.768788 -1.867217  2.228290
          two      -0.223731  0.510522 -0.339987
3         one      -0.692861  0.058985 -1.029659
          two      -0.914700 -2.383052 -0.423476
4         one      -0.983865  1.493552  0.261097
          two      -1.380589 -0.192062 -0.220487

    解决方案：

    设置我们将删除数据的索引值的变量：

    In [8]: idx1, idx2 = 1, "two"

    获取我们要删除的行对应的多索引值：

    In [9]: idx2drop = df.query('HEATID_id == @idx1 and DATETIME == @idx2').index

    删除行：

    In [10]: res = df.drop(idx2drop)

    结果：

    In [11]: res
Out[11]:
                        col1      col2      col3
HEATID_id DATETIME
1         one      -0.273237  0.238934  0.170942
2         one       1.768788 -1.867217  2.228290
          two      -0.223731  0.510522 -0.339987
3         one      -0.692861  0.058985 -1.029659
          two      -0.914700 -2.383052 -0.423476
4         one      -0.983865  1.493552  0.261097
          two      -1.380589 -0.192062 -0.220487

    PS此方法还允许您使用列表：

    idx1 = [1,4]
idx2 = "two"

idx2drop = df.query('HEATID_id in @idx1 and DATETIME == @idx2').index
res = df.drop(idx2drop)

    In [18]: res
Out[18]:
                        col1      col2      col3
HEATID_id DATETIME
1         one      -0.392229  0.150130 -0.870317
2         one      -1.383410  0.038539 -1.505904
          two       0.783348  0.456165 -2.698035
3         one       2.290064  1.275575  0.055193
          two      -0.138148  0.730962 -1.987691
4         one      -2.215016  0.763966 -1.618045
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