[python]pandas での複数行削除について

Question

#pandasで複数行を削除したい

   A    B   C
1 fuga  a      
2 hoge  a   1   
3 hoge  a   
4 hoge  a   1   

上記の様なデータフレームがあります。
Aが「hoge」でCが「ブランク」の場合その行をすべて削除したいです。

df_6.dropna(subset=['C'] ,inplace=True)

を試しましたが、当然の様に、1行目の「fuga」の行まで削除されてしまいます。
この場合、どのように条件していすればいいかわからずご質問させて頂きました。

何卒宜しくお願い致します。

Comments

[tachikoma]

BじゃなくてCが「ブランク」の条件ですかね。

[Dadada_c.]

すみません。そのとおりです！よろしくお願いします。

Answer 1

df = df[(df.B != 'hoge') | df.C.notna()]

で良いのではないでしょうか

Comments

[tachikoma]

今回の質問での必要性か分からないので単なる質問になるのですが、この書き方ってinplace操作に対応できます？つまり、すでにdfの参照を保持しているオブジェクトにも変更が反映されるかどうかということなのですが。

[magichan]

tachikomaさんが心配されていることはたぶん『一時的にでもDataFrameのコピーが発生するので、OnMemoryギリギリのデータの場合は無理なのでは？』ということですよね。
はい。それはその通りだと思います。
質問者さんが inplace をそのような意図で使用しているのであればこの方法はNGかと思います。
ただ 数百MB程度のデータでは問題になるともありませんし、drop() 使うより高速で動作しますのであとは用途に合わせて選択するとよいのではないでしょうか。

[tachikoma]

ありがとうございます。メモリの心配というより、dropを（ユーザー定義の）関数内でinplace処理するのを期待してるのだとすると・・・と想像しました（もちろん返り値で渡してあげればいいだけなのですが）。私もこの書き方がいいと思います。

[Dadada_c.]

tachikomaさんもmagichanさんもいつも助けて頂いて本当にありがとうございます！
おかげさまで少しだけですがpythonが読める様になってきました。本当にいつもしょうもない質問に真摯にご回答くださいまして感謝しております。今後とも色々とご指導お願い致します。

Answer 2

ちょっと読みにくいですが、こんな感じですかね。

df.drop(
    df[ (df["A"] == "hoge") & 
        (df["C"].isna())]
    .index,
    inplace=True
)