如果行在 Pandas 中包含特定值，则删除列

Question

我开始学习熊猫。我在 SO 中看到了很多问题，人们询问如果列与特定值匹配如何删除行。

就我而言，情况恰恰相反。想象一下有这个数据框：

您想知道的是，如果任何列在其任何行中具有值 salty ，则应删除该列，结果为：

我尝试过与此有几个相似之处：

 if df.loc[df['A'] == 'salty']:
   df.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True)

但是我很迷茫，找不到关于如何根据该列的行值删除列的文档。该代码是查找特定列和始终删除第一列的混合（因为我的想法是在 for 循环中的所有列中搜索该列中一行的值。

原文由 M.K 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

对您的值进行比较，然后使用 DataFrame.any 获取要索引的掩码：

 df.loc[:, ~(df == 'Salty').any()]

如果你坚持使用 drop ，这就是你需要做的。传递索引列表：

 df.drop(columns=df.columns[(df == 'Salty').any()])

---

 df = pd.DataFrame({
    'A': ['Mountain', 'Salty'], 'B': ['Lake', 'Hotty'], 'C': ['River', 'Coldy']})
df
          A      B      C
0  Mountain   Lake  River
1     Salty  Hotty  Coldy

 (df == 'Salty').any()
A     True
B    False
C    False
dtype: bool

df.loc[:, ~(df == 'Salty').any()]
       B      C
0   Lake  River
1  Hotty  Coldy

 df.columns[(df == 'Salty').any()]
# Index(['A'], dtype='object')

df.drop(columns=df.columns[(df == 'Salty').any()])
       B      C
0   Lake  River
1  Hotty  Coldy

原文由 cs95 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

以下是定位所需列与特定值匹配的索引，然后删除它们。我认为这可能是实现此目的的更直接的方法：

df.drop(df.loc[df['Your column name here'] == 'Match value'].index, inplace=True)

原文由 grumpyTofu 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议