如何删除`row [patient_id]`重复的行和`row [Target] == 0`？

Question

我想从我的.csv文件中删除所有行，其中：

1）row[patient_id]是重复的

2）row[Target] == 0

cols的名字：patientId x y w h Target

patientId        x      y     w       h      Target
'2341-vcb1'    '10'   '20'   '30'   '40'      '1'
'2341-vcb1'    '70'   '20'   '70'   '40'      '1'
'2341-vcb1'                                   '0'   <-delete it
'1111-xcsc'                                   '0'
'2341-v233'    '34'   '43'   '10'   '29'      '1'

image

df2 = df2.drop_duplicates（subset ='patientId'&& ???）

Answer 1

您可以做的一件事是创建一个列，您可以在其中计算目标的累积总和。首先按PatientId对df进行排序，然后按降序排列，然后使用groupby和cumsum函数将目标加起来（称之为target_sum）。获得该列后，可以删除target = 0和target_sum> 0的行。

它背后的逻辑：

• 如果id在target == 0的行上方有其他有效行（因为我们已经对它进行了排序），target_sum应该> 0。因此，如果我们看到target_sum> 0，我们就知道这一行有一个重复的id。
• 如果target_sum = 0，则表示特定id没有任何其他具有有效值的行，因此我们希望保留它。

---

df['target_sum'] = df.sort_values(by=['patientID','Target'], ascending=False).Target.groupby('patientID').cumsum()

df = df[~ (df['Target'] == 0) & (df['target_sum' > 0])] 

Answer 2

你可以试试

import numpy as np

df[~np.logical_and(df.patientId.duplicated(), df.Target==0)]

# patientId     x     y     w     h  Target
# 0  2341-vcb1  10.0  20.0  30.0  40.0       1                
# 1  2341-vcb1  70.0  20.0  70.0  40.0       1                
# 3  1111-xcsc   NaN   NaN   NaN   NaN       0             
# 4  2341-v233  34.0  43.0  10.0  29.0       1