我有一个约 3700 行的数据集,需要根据列删除其中的 1628 行。数据集如下所示:
compliance day0 day1 day2 day3 day4
True 1 3 9 8 8
False 7 4 8 3 2
True 4 5 0 3 5
True 5 3 9 6 2
对于 1068 行,如果 compliance=true,我想删除整行。
问题是,我想随机执行此操作;我不想删除前 1063 行。我试过这个:
for z in range(1629):
rand = random.randint(0,(3783-z)) #subtract z since dataframe shape is shrinking
if str(data.iloc[rand,1]) == 'True':
data = data.drop(balanced_dataset.index[rand])
但在删除几行后我收到以下错误:
'labels [2359] not contained in axis'
我也试过这个:
data.drop(data("adherence.str.startswith('T').values").sample(frac=.4).index)
frac 现在是任意选择的,我只是想让它工作。我收到以下错误:
'DataFrame' object is not callable
任何帮助将不胜感激!谢谢
最佳答案
使用 sample
和 drop
:
n = 1068
# Do this first if you haven't already.
# df.compliance = df.compliance.map(pd.eval)
df_dropped = df.drop(df[df.compliance].sample(n=n).index)
为此,n
需要严格小于过滤后的 DataFrame。
示例随机删除两行。
df.drop(df[df.compliance].sample(n=2).index)
compliance day0 day1 day2 day3 day4
1 False 7 4 8 3 2
3 True 5 3 9 6 2
关于python - 如何根据列条目从 Pandas 数据框中删除随机行?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54955030/