Q&A
解決済
2回答
5946閲覧
総合スコア60
Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。
Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。
1グッド
1クリップ
投稿2017/01/23 02:58
1
python1# イメージ 2# 大元のDataFrame ― 条件指定で取り出した DataFrame = Sサイズ以外のデータ 3df - df[df['商品名'].str.contains('Sサイズ')]
python
1# イメージ 2# 大元のDataFrame ― 条件指定で取り出した DataFrame = Sサイズ以外のデータ 3df - df[df['商品名'].str.contains('Sサイズ')]
気になる質問をクリップする
クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。
またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。
バッドをするには、ログインかつ
こちらの条件を満たす必要があります。
質問へのコメント
回答2件
0
~で条件を反転できます
~
python1df[~df['商品名'].str.contains('Sサイズ')]
1df[~df['商品名'].str.contains('Sサイズ')]
in演算子でやるならこんな感じですかね
in
python1df[df['商品名'].map(lambda x: 'Sサイズ' not in x)]
1df[df['商品名'].map(lambda x: 'Sサイズ' not in x)]
投稿2017/01/23 03:31
総合スコア720
回答へのコメント
2017/01/23 04:53
ベストアンサー
条件の否定でフィルタするというのでどうでしょう?
Python1new_df = df[~df['商品名'].str.contains('Sサイズ')]
Python
1new_df = df[~df['商品名'].str.contains('Sサイズ')]
参考: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#boolean-operators
投稿2017/01/23 03:21
総合スコア1847
2017/01/23 05:02
あなたの回答
tips
太字
斜体
打ち消し線
見出し
引用テキストの挿入
コードの挿入
リンクの挿入
リストの挿入
番号リストの挿入
表の挿入
水平線の挿入
プレビュー
15分調べてもわからないことはteratailで質問しよう!
ただいまの回答率85.29%
質問をまとめることで思考を整理して素早く解決
テンプレート機能で簡単に質問をまとめる
大元の DataFrame から 条件抽出した DataFrame を削除(除外)する方法を教えて下さい。
バッドをするには、ログインかつ
こちらの条件を満たす必要があります。
2017/01/23 04:53