如何根据所有列的条件从熊猫数据框中排除行

Question

我有一个 df：

      population     plot1     plot2     plot3     plot4
0    Population1  Species1  Species1  Species2  Species2
1    Population2  Species4  Species2  Species3  Species4
2    Population3  Species1  Species2  Species1  Species2
3    Population4  Species4  Species4  Species4  Species4
4    Population5  Species2  Species2  Species4  Species2
5    Population6  Species4  Species3  Species3  Species4
6    Population7  Species3  Species4  Species1  Species3
7    Population8  Species4  Species4  Species4  Species4
8    Population9  Species3  Species4  Species2  Species3
9   Population10  Species1  Species3  Species2  Species4
10  Population11  Species2  Species4  Species2  Species4

我想创建一个新的数据框，其中 Species4 出现不止一次的所有行（种群）都被删除。我已经尝试了几种使用.value_counts() 的方法，但无法找到一种方法将它一次应用于整个数据帧，而不仅仅是简单地循环遍历所有行（这在我拥有的大型数据集上需要很长时间） ）。

所以，我试过：

dat.drop(dat.value_counts()['Species4'] > 1)

但是.value_counts()不能应用于整个 df。

Answer 1

使用pandas.DataFrame.eq：

new_df = df[df.eq('Species4').sum(1).le(1)]
# or
new_df = df[~df.eq('Species4').sum(1).gt(1)]
print(new_df)

输出：

     population     plot1     plot2     plot3     plot4
0   Population1  Species1  Species1  Species2  Species2
2   Population3  Species1  Species2  Species1  Species2
4   Population5  Species2  Species2  Species4  Species2
6   Population7  Species3  Species4  Species1  Species3
8   Population9  Species3  Species4  Species2  Species3
9  Population10  Species1  Species3  Species2  Species4