python里的df_python – 从pandas df中删除行

我想删除pandas df中的所有行.具体来说,当Col A中X下方的行为空时.因此,如果Col A中X下面的行为空,我想删除所有这些行,直到值X下面有一个字符串

import pandas as pd

d = ({

'A' : ['X','','','X','Foo','','X','Fou','','X','Bar'],

'B' : ['Val',1,3,'Val',1,3,'Val',1,3,'Val',1],

'C' : ['Val',2,4,'Val',2,4,'Val',2,4,'Val',2],

})

df = pd.DataFrame(data=d)

输出：

A B C

0 X Val Val

1 1 2

2 3 4

3 X Val Val

4 Foo 1 2

5 3 4

6 X Val Val

7 Fou 1 2

8 3 4

9 X Val Val

10 Bar 1 2

我试过了：

df = df[~(df['A'] == 'X').shift().fillna(False)]

但是这会删除X后跟的所有内容.如果X下面的下一行为空,我只希望删除它.

意：

A B C

0 X Val Val

1 Foo 1 2

2 3 4

3 X Val Val

4 Fou 1 2

5 4 4

6 X Val Val

7 Bar 1 2

最佳答案使用：

m1 = df['A'] == 'X'

g = m1.cumsum()

m = (df['A'] == '') | m1

df = df[~m.groupby(g).transform('all')]

print (df)

A B C

3 X Val Val

4 Foo 1 2

5 3 4

6 X Val Val

7 Fou 1 2

8 3 4

9 X Val Val

10 Bar 1 2

细节：

m1 = df['A'] == 'X'

g = m1.cumsum()

m = (df['A'] == '') | m1

print (pd.concat([df,

df['A'] == 'X',

m1.cumsum(),

(df['A'] == ''),

m.groupby(g).transform('all'),

~m.groupby(g).transform('all')], axis=1,

keys=['orig','==X','g','==space','m', 'all', 'inverted all']))

orig ==X g ==space m all inverted all

A B C A A A A A A

0 X Val Val True 1 False True True False

1 1 2 False 1 True True True False

2 3 4 False 1 True True True False

3 X Val Val True 2 False True False True

4 Foo 1 2 False 2 False False False True

5 3 4 False 2 True True False True

6 X Val Val True 3 False True False True

7 Fou 1 2 False 3 False False False True

8 3 4 False 3 True True False True

9 X Val Val True 4 False True False True

10 Bar 1 2 False 4 False False False True

说明：

>比较X并创建组的累计总和从X到g开始

>链2布尔掩码 – 将X和空白空间与m进行比较

> groupby with transform and DataFrameGroupBy.all for return Trues for groups only only True

>最后反转并按boolean indexing过滤

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