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我想选择满足以下条件的数据框的一个子集：我有一个数据框，它显示了三个学生不同测试的结果。一旦其中一名学生得到“差”的结果，他们就不能被考虑参加实验，需要从数据集中删除。我的数据框如下所示：

import pandas as pd

data = {'Name':  ['Peter', 'Peter','Anna', 'Anna','Anna', 'Max'],
        'Result': ["Good", "Good", "Good", "Good", "poor", "Very Good"],
         }

df = pd.DataFrame (data, columns = ['Name','Points'])

这意味着我首先需要查看谁做得不好，然后删除包含该 Person 的每一行。在这个例子中我想要的结果是：

df_res = pd.DataFrame({'Name': ('Peter', 'Peter', 'Max', 'Max'), 
                   'Result': ("Good", "Good", "Very Good")})

有人能帮我一下吗？特别是删除其中具有相应名称的所有行对我来说是一个障碍。

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查找Name具有 s 的项目'poor' Result，然后使用它来过滤Names 不在该列表中的记录。

>>> df = pd.DataFrame(data) # leave out the columns parameter.
>>>
>>> df[~df.Name.isin(df[df.Result == 'poor'].Name.values)]
    Name     Result
0  Peter       Good
1  Peter       Good
5    Max  Very Good

“布尔掩码”我想我们称之为。

我们对安娜是不是有点不公平——她的成绩比其他人都好。那又怎样——她今天过得很糟糕……

=) 无论如何...

您也可以专门使用该.drop()方法：

>>> df.drop(index=df[df.Name.isin(df[df.Result == 'poor'].Name)].index)
    Name     Result
0  Peter       Good
1  Peter       Good
5    Max  Very Good
于 2020-04-24T18:32:46.637 回答