删除行中的值，Pandas DataFrame

Question

我正在尝试“删除”一些行。这是我的代码

popcoun = census_df.copy()
popcoun = popcoun[popcoun['SUMLEV'] == 50]
popcoun = popcoun[['STNAME','CTYNAME','CENSUS2010POP']]
popcoun = popcoun.set_index(['STNAME','CTYNAME'])
popcoun = popcoun.sort_values(by = ['STNAME','CENSUS2010POP'],ascending = False)

Visualice table

在上一张图片中link，你可以观察到信息是排序的，所以，例如，在 Wioming 索引中，我只想要 CENSUS2010POP 的前三行（这是最高值在那种状态下），也适用于我拥有的其他状态。谢谢，我希望有人能帮助我

Answer 1

添加这个-

popcoun = popcoun.groupby(['STNAME']).head(3)

只要按照您上面提到的那样为每个组对行进行排序，这就应该有效。

Answer 2

如果您只想 select table 的前 3 行，您可以

df.iloc[:4]

对于每个状态，您可以遍历 df["state"].unique() 并执行 df.loc[df.state == state][:4]

对不起，如果我误解了。这有帮助吗？

Answer 3

不管排序...这适用于 .groupby 和 .nlargest

popcoun = popcoun.groupby(['STNAME']).apply(lambda x: x.nlargest(3, 'CENSUS2010POP'))[['CITYNAME', 'CENSUS2010POP']]

删除行中的值，Pandas DataFrame

Remove values in rows, Pandas DataFrame

python

rows

pandas