Python按条件删除Excel表格数据的方法

  本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件，基于我们给定的规则，对其中的数据加以筛选，将不在指定命据范围内的数据剔除，保留符合我们必要的数据的方法。
  起首，我们来明白一下本文的具体需求。现有一个Excel表格文件（在本文中我们就以.csv格式的文件为例），如下图所示。

  其中，Excel表格文件具有大量的数据，每一列表示某一种属性，每一行表示某一个样本；我们必要做的，就是对于其中的部分属性加以数据筛选——比方，我们希望对上图中第一列的数据进行筛选，将其中大于2或小于-1的部分选出来，并将每一个所选出的单位格对应的行直接删除；同时，我们还希望对其他的属性同样加以筛选，不同属性筛选的条件也各不相同，但都是必要将不符合条件的单位格所在的整行都删除。最终，我们保留下来的数据，就是符合我们必要的数据，此时我们必要将其保存为一个新的Excel表格文件。
  明白了需求，我们即可开始代码的撰写；本文用到的具体代码如下所示。

1. # -*- coding: utf-8 -*-
2. """
3. Created on Wed Jun  7 15:40:50 2023
5. @author: fkxxgis
6. """
8. import pandas as pd
10. original_file = "E:/01_Reflectivity/99_Model_Training/00_Data/02_Extract_Data/23_Train_model_NoH/Train_Model_1_NoH.csv"
11. result_file = "E:/01_Reflectivity/99_Model_Training/00_Data/02_Extract_Data/23_Train_model_NoH/Train_Model_1_NoH_New.csv"
13. df = pd.read_csv(original_file)
15. df = df[(df["inf"] >= -0.2) & (df["inf"] <= 18)]
16. df = df[(df["NDVI"] >= -1) & (df["NDVI"] <= 1)]
17. df = df[(df["inf_dif"] >= -0.2) & (df["inf_dif"] <= 18)]
18. df = df[(df["NDVI_dif"] >= -2) & (df["NDVI_dif"] <= 2)]
19. df = df[(df["soil"] >= 0)]
20. df = df[(df["inf_h"] >= -0.2) & (df["inf_h"] <= 18)]
21. df = df[(df["ndvi_h"] >= -1) & (df["ndvi_h"] <= 1)]
22. df = df[(df["inf_h_dif"] >= -0.2) & (df["inf_h_dif"] <= 18)]
23. df = df[(df["ndvi_h_dif"] >= -1) & (df["ndvi_h_dif"] <= 1)]
25. df.to_csv(result_file, index = False)

复制代码

  上述代码可以直接对DataFrame对象加以一次性的筛选，不消每筛选一次就保存一次了。
  运行本文提及的代码，我们即可在指定的结果文件夹下获得数据筛选后的文件了。
  至此，大功告成。

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