按行过滤数据

Question

我有一张像这样的数据

CompanyName User Issue  Equipment Issue No  TBD Total
Customer1   0   0   35  0   35
Customer2   0   0   28  0   28
Customer3   2   3   12  0   17
Customer4   5   1   8   0   14

我想从表中删除Customer1和Customer2。我试着用

df= df[[c for c in df.columns if c not in ['Customer1','Customer2']]]

和

df=df[(~df.isin('Customer2','Customer2'))]

和

df=df[~df['CompanyName'].str.contains('Customer1')]

我没有收到任何错误，但Customer1和Customer2仍然出现在情节中！

df.columns.tolist

Out[85]: <bound method Index.tolist of Index([u'CompanyName', u'User Issue', u'Equipment Issue', u'No', u'TBD'], dtype='object')>

sortedtotal.columns.tolist()
Out[93]: 
['CompanyName',
 'User Issue',
 'Equipment Issue',
 'No',
 'TBD']

Answer 1

尝试重置索引：

df.reset_index()

然后，您将得到一个自动递增的索引，但是您的客户索引将成为一个列。这里有更多信息：index.html

之后，筛选数据的命令就可以工作了。

编辑:使用这种过滤方法: df =df[~df‘’Company Name‘..isin(’customer2 1‘，'customer2')]