如果两列值不匹配，则删除 df 行 - Python

在数据处理中，经常会遇到需要删除数据集中某些行的情况，比如当两列的值不匹配时，需要删除这些行。

在 Python 中，我们可以使用 Pandas 库来轻松实现这个功能。具体的步骤如下：

1. 导入 Pandas 库和数据集

import pandas as pd

# 导入数据集
df = pd.read_csv("data.csv")

2. 创建一个新的 DataFrame，存储所有需要保留的行

# 创建一个新的 DataFrame，存储所有需要保留的行
new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 遍历数据集的每一行
for index, row in df.iterrows():

    # 如果两列的值匹配，则将该行添加到新的 DataFrame 中
    if row['col1'] == row['col2']:
        new_df = new_df.append(row, ignore_index=True)

3. 删除原始 DataFrame，并将新的 DataFrame 重命名为原始 DataFrame

# 删除原始 DataFrame
del df

# 将新的 DataFrame 重命名为原始 DataFrame
df = new_df

至此，我们已经成功实现了删除不匹配行的功能。完整的代码如下：

import pandas as pd

# 导入数据集
df = pd.read_csv("data.csv")

# 创建一个新的 DataFrame，存储所有需要保留的行
new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 遍历数据集的每一行
for index, row in df.iterrows():

    # 如果两列的值匹配，则将该行添加到新的 DataFrame 中
    if row['col1'] == row['col2']:
        new_df = new_df.append(row, ignore_index=True)

# 删除原始 DataFrame
del df

# 将新的 DataFrame 重命名为原始 DataFrame
df = new_df

以上就是 Python 中删除不匹配行的方法。使用 Pandas 库可以使代码更简洁，同时还能处理大型数据集。