Pandas - 根据两个条件删除行

Question

我有一个像这样的熊猫数据框 -

ColA            ColB                       ColC
Apple       2019-03-02 18:00:00        Saturday
Orange      2019-03-03 10:00:00        Sunday 
Mango       2019-03-04 09:00:00        Monday

我试图根据某些条件从数据框中删除行。

1. 如果日期时间是上午9点及以上以及下午5点以下，请删除该行。
2. 如果是周末（周六和周日），请不要删除它。

预期的输出在数据帧中不会有芒果。

Answer 1

似乎它比我想象的更难

s1=df.ColB.dt.hour.between(9,17,inclusive=False)
df.loc[s1|df.ColC.isin(['Saturday','Sunday'])]
     ColA                ColB      ColC
0   Apple 2019-03-02 18:00:00  Saturday
1  Orange 2019-03-03 10:00:00    Sunday

---

或使用

s1=pd.Index(df.ColB).indexer_between_time('09:00:00','17:00:00',include_start =False ,include_end =False)
s1=df.index.isin(s1)
df.loc[s1|df.ColC.isin(['Saturday','Sunday'])]

Answer 2

为了给出另一种选择，你可以像这样写：

cond1 = df.ColB.dt.hour >= 9   # After 09:00
cond2 = df.ColB.dt.hour <= 15  # Before 16:00
cond3 = df.ColB.dt.weekday < 5 # Mon-Fri

df = df[~(cond1&cond2&cond3)] 

完整示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'ColA': ['Apple','Orange','Mango'],
    'ColB': pd.to_datetime([
        '2019-03-02 18:00:00', 
        '2019-03-03 10:00:00', 
        '2019-03-04 09:00:00'
     ]),
    'ColC': ['Saturday', 'Sunday', 'Monday']
})

cond1 = df.ColB.dt.hour >= 9   # After 09:00
cond2 = df.ColB.dt.hour <= 15  # Before 16:00
cond3 = df.ColB.dt.weekday < 5 # Mon-Fri

df = df[~(cond1&cond2&cond3)] # conditions mark the rows to drop, hence ~

print(df)

返回：

     ColA                ColB      ColC
0   Apple 2019-03-02 18:00:00  Saturday
1  Orange 2019-03-03 10:00:00    Sunday