Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как удалить элементы в столбце на основе их заданного значения?

Как удалить элементы в столбце на основе их заданного значения?

#python #pandas

Вопрос:

У меня есть фрейм данных следующим образом:

 ab = {
    'Category': ['AD', 'AG'],
    'C1_count': ['agitation, care=4; anxiety=3; ataxia=1; cognitive/trek=0', 'agitation=4; anxiety,check=0; ataxia=1; cognitive=1'],
    'C2_count': ['agitation=0; anxiety=1; ataxia=1; cognitive=0', 'agitation=0; anxiety=1; ataxia, bee and jee=0; cognitive=0']
}
df1 = pd.DataFrame(ab)

df1

     Category    C1_count                                                    C2_count
0   AD          agitation, care=4; anxiety=3; ataxia=1; cognitive/trek=0    agitation=0; anxiety=1; ataxia=1; cognitive=0
1   AG          agitation=4; anxiety,check=0; ataxia=1; cognitive=1         agitation=0; anxiety=1; ataxia, bee and jee=0; cognitive=0

Я хочу удалить термины в фрейме данных, которые равны 0 . Ожидаемый результат выглядит следующим образом:

     Category    C1_count                                C2_count
0   AD          agitation, care=4; anxiety=3; ataxia=1  anxiety=1; ataxia=1
1   AG          agitation=4; ataxia=1; cognitive=1      anxiety=1

Ответ №1:

попробуйте через applymap() :

 f=lambda x:';'.join([y for y in x.split(';') if '=0' not in y])
#Finally:
df1[['C1_count','C2_count']]=df1[['C1_count','C2_count']].applymap(f)

выход из df :

   Category  C1_count                                C2_count
0   AD      agitation, care=4; anxiety=3; ataxia=1  anxiety=1; ataxia=1
1   AG      agitation=4; ataxia=1; cognitive=1      anxiety=1

Комментарии:

1. этот код работает частично. потому что он также удаляет слово, когда содержит имя слова 0 . Например agitation0 use=5 , также будет удален.

2. @user288925 обновленный ответ…пожалуйста, посмотрите и дайте мне знать, есть ли еще такой случай 🙂

Ответ №2:

Вы можете pandas.Series.str.replace с помощью регулярного выражения:

 df1['C1_count'] = df1['C1_count'].str.replace('(; )?[^= ] =0| ?[^= ] =0;',
                                              '', regex=True)
df1['C2_count'] = df1['C2_count'].str.replace('(; )?[^= ] =0| ?[^= ] =0;',
                                              '', regex=True)

выход:

   Category  C1_count                                C2_count
0   AD      agitation, care=4; anxiety=3; ataxia=1  anxiety=1; ataxia=1
1   AG      agitation=4; ataxia=1; cognitive=1      anxiety=1

Комментарии:

1. этот код работает частично. потому что он также удаляет слово, когда содержит имя слова 0 . Например agitation0 use=5 , также будет удален

2. Вы проверили? Я почти уверен, что это не так. Для совпадения требуется «=» прямо перед 0.

Метки: