파이프라인 생성 및 이미 생성된 DataFrame에서 행 제거 - Python Pandas

ValDrop 사용 () pdpipe 라이브러리의 메소드를 사용하여 이미 생성된 Pandas DataFrame에서 행을 제거합니다. 먼저 필요한 pdpipe 및 pandas 라이브러리를 해당 별칭과 함께 가져옵니다. -

import pdpipe as pdp
import pandas as pd

DataFrame을 생성해 보겠습니다. 여기에 두 개의 열이 있습니다 -

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

이제 valdDrop() 메소드를 사용하여 행을 제거하십시오 -

dataFrame = pdp.ValDrop(['Jaguar'],'Car').apply(dataFrame)

예

다음은 전체 코드입니다 -

import pdpipe as pdp
import pandas as pd

# function to check for excess units
def demo(x):
   if x >= 100:
      return "OverStock"
   else:
      return "UnderStock"

# Create DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

print("DataFrame ...\n",dataFrame)

# adding a new column "Stock" and its values based on an already created column "Units"
dataFrame['Stock'] = dataFrame['Units'].apply(demo)

print("\n DataFrame with a new column...\n",dataFrame)

# removing a row with pdp
dataFrame = pdp.ValDrop(['Jaguar'],'Car').apply(dataFrame)
print("\n DataFrame after removing a row...\n",dataFrame)

출력

이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -

DataFrame ...
       Car   Units
0      BMW     100
1    Lexus     150
2     Audi     110
3  Mustang      80
4  Bentley     110
5   Jaguar      90

DataFrame with a new column...
       Car   Units        Stock 
0      BMW     100    OverStock
1    Lexus     150    OverStock
2     Audi     110    OverStock
3  Mustang      80   UnderStock
4  Bentley     110    OverStock
5   Jaguar      90   UnderStock

DataFrame after removing a value...
       Car   Units        Stock
0      BMW     100    OverStock
1    Lexus     150    OverStock
2     Audi     110    OverStock
3  Mustang      80   UnderStock
4  Bentley     110    OverStock