Pandas下降行为

Question

我刚刚试着在这里回答另一个问题，然后遇到了一个使用pd.drop过滤数据帧的问题。下面是我举的例子：

import pandas as pd
import langdetect
df = pd.DataFrame({'Sentence':['es muy bueno','run, Forest! Run!','Ήξερα ότι θα εξετάζατε τον Μεταφραστή Google', 'This is Certainly en']})
df['Language'] = df['Sentence'].apply(lambda x: langdetect.detect(x))
# output
                                       Sentence Language
0                                  es muy bueno       es
1                             run, Forest! Run!       ro
2  Ήξερα ότι θα εξετάζατε τον Μεταφραστή Google       el
3                          This is Certainly en       en

现在我想删除语言不是en的所有行。使用df.drop(df['Language'] != 'en')时，它意外返回：

                                       Sentence Language
2  Ήξερα ότι θα εξετάζατε τον Μεταφραστή Google       el
3                          This is Certainly en       en

但是，当我使用布尔索引时，它会返回：

df['Language'] != 'en'
# output 

0     True
1     True
2     True
3    False
Name: Language, dtype: bool

现在，我可以用df.loc[df['Language'] == 'en']来解决这个问题。但我想知道为什么drop会这样，或者我做错了什么？你知道吗

Answer 1

Pandasdrop采用索引或列标签

labels : single label or list-like

Index or column labels to drop.

当你将以下内容传递给测向下降在默认轴（即0）上，其删除行0和1-对应于False（0）和True（1）

df['Language'] != 'en'

0     True
1     True
2     True
3    False

虽然可以用测向下降在@Wen的回答中，最惯用的方法是使用布尔索引或测向查询你知道吗

Answer 2

^{}需要index或column标签

df.drop(df.index[(df['Language'] != 'en')])
Out[303]: 
            Sentence Language
3  ThisisCertainlyen       en