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  • Python pandas 删除指定行/列数据

    万次阅读 2021-03-16 17:31:56
    滤除缺失数据dropna()1)滤除含有NaN值的所有2)滤除含有NaN值的所有列3)滤除元素都是NaN值的4)滤除元素都是NaN值的列5)滤除指定列中含有缺失的2.删除重复值 drop_duplicates()3.根据指定条件删除行列drop() 1....

    1.滤除缺失数据dropna()

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df=pd.DataFrame({"record":[np.nan,"亚健康|潘光|45岁","疾病|张思",np.nan],"date":[np.nan,20210102,20210103,20210104]},index=["one","two","three","four"])
    

    在这里插入图片描述

    1)滤除含有NaN值的所有行

    df.dropna()#默认axis=0
    

    在这里插入图片描述

    2)滤除含有NaN值的所有列

    df.dropna(axis=1)
    

    在这里插入图片描述

    3)滤除元素都是NaN值的行

    df.dropna(axis=0,how="all")
    

    在这里插入图片描述

    4)滤除元素都是NaN值的列

    在这里插入图片描述

    5)滤除指定列中含有缺失的行

    df.dropna(subset=["record"],axis=0)
    

    在这里插入图片描述
    以上如果需要在原数据上直接做更改,需设置参数inplace=True

    2.删除重复值 drop_duplicates()

    df=pd.DataFrame({'state':[1,1,2,2,1,2,2],'pop':['a','b','c','d','b','c','d']})
    

    在这里插入图片描述

    语法:drop_duplicates(subset,keep,inplace),其中参数 keep:{‘first’,‘last’,False},默认’first’

    • first:保留第一次出现的重复项,删除第二次及之后出现的重复项。

    • last:保留最后一次出现的重复项,删除之前出现的重复项。

    • "false":删除所有重复项。

    1)keep=“first”

    df.drop_duplicates(keep="first")
    

    在这里插入图片描述

    2)keep=“last”

    df.drop_duplicates(keep="last")
    

    在这里插入图片描述

    3)keep=False

    df.drop_duplicates(keep=False)
    

    在这里插入图片描述
    4)删除指定列中重复项对应的行

    df.drop_duplicates(subset=["state"],keep="first")
    

    在这里插入图片描述
    以上如果需要在原数据上直接做更改,需设置参数inplace=True

    3.根据指定条件删除行列drop()

    df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=["one","two","three","four"])
    

    在这里插入图片描述
    1).删除指定列

    df.drop(["one"],axis=1)
    

    在这里插入图片描述
    另外,也可通过del df["one"]来实现删除指定列,但该方法不推荐,因为这默认直接在源数据上做更改。

    2).删除指定行

    df.drop([0],axis=0)
    

    在这里插入图片描述
    以上如果需要在原数据上直接做更改,需设置参数inplace=True

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  • pandas删除指定行详解

    千次阅读 2020-12-19 14:37:33
    pandas删除指定行详解在处理pandas的DataFrame中,如果想像excel那样筛选,只要其中的某一行或者几行,可以使用isin()方法来实现,只需要将需要的行值以列表方式传入即可,还可传入字典,进行指定筛选。pandas....

    pandas删除指定行详解

    在处理pandas的DataFrame中,如果想像excel那样筛选,只要其中的某一行或者几行,可以使用isin()方法来实现,只需要将需要的行值以列表方式传入即可,还可传入字典,进行指定筛选。

    pandas.DataFrame中删除包涵特定字符串所在的行:https://www.jb51.net/article/159052.htm

    以上所述是小编给大家介绍的pandas删除指定行详解整合,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持!

    时间: 2019-04-01

    用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 在这里默认:axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1: inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe: inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后就回不来了. 例子: >>>df = pd.DataFrame(np.a

    假如有一列全是字符串的dataframe,希望提取包含特定字符的所有数据,该如何提取呢? 因为之前尝试使用filter,发现行不通,最终找到这个行得通的方法. 举例说明: 我希望提取所有包含'Mr.'的人名 1.首先将他们进行字符串化,并得到其对应的布尔值: >>> bool = df.s

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  • 目标:删除第四列值为0的全部数据 原本的数据集 代码: d=[] for i, row in data.iterrows(): if row[3] == 0: d.append(i) data=data.drop(d) data.shape DataFrame.iterrows(self):将DataFrame...

    目标:删除第四列值为0的全部数据

    原本的数据集

     

    代码:

    d=[]
    for i, row in data.iterrows():
        if row[3] == 0:
            d.append(i)

    data=data.drop(d)
    data.shape

    DataFrame.iterrows(self):将DataFrame行作为(索引,Series)对进行迭代。

    按行遍历,i表示行的索引,row表示那一行的数据,row[3]就是第i行的第4列的数据,若它为0,则将那一行的索引放入列表中,再从数据集中删除不符合要求的数据。

     

     

     

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  • 使用df.drop DataFrame.drop(labels=...2、axis:指定哪一个轴,=0删除行,=1删除列; 3、columns:指定某一列或者多列(以list形式); 4、level:索引等级,针对多重索引的情况; 5、inplaces:是否替换原来的datafram

    使用df.drop

    DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=‘raise’)
    1、labels:要删除的标签,一个或者多个(以list形式);
    2、axis:指定哪一个轴,=0删除行,=1删除列;
    3、columns:指定某一列或者多列(以list形式);
    4、level:索引等级,针对多重索引的情况;
    5、inplaces:是否替换原来的dataframe,=True代表直接替换原始df,=False代表不替换原始df

    1、直接删除指定行/列

    # 删除列名为C的列,并替换原始df
    df.drop(columns=['C'], inplace=True) 
    

    2、根据条件删除指定行

    # 删除符合条件的指定行,并替换原始df
    df.drop(df[(df.score < 50) & (df.score > 20)].index, inplace=True) 
    
    展开全文
  • df.dropna(axis=0) #删除有空值的,使用参数axis=0 df.dropna(axis=1) #删除有空值的列,使用参数axis=1 drop解释 Ipython:dataframe.drop? Signature: dataframe.drop( labels=None, ...
  • 我想删除一些并将其余数据转换为浮点数.我想删除’X’或’XX’的,其余的我应该转换为float,数字像4; 00.1应该转换为4.001该文件看起来像这样的样本:0,1,10/09/2012,3:01,4;09.1,5,6,7,8,9,10,111,-0.581586,11/...
  • import pandas as pd df = pd.read_csv('./1111.csv') print('原来的是: ', df.shape) y = df[df['filename'].str.contains('other')] # 这里填写需要删除的关键字!!!!!!!!! print('需要删除: ', y.shape...
  • pandas 删除某一/列

    2021-11-01 11:40:31
    pandas 删除某一/列 方法1 # pandas 删除某一/列 # 语法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 参数说明: labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定 axis 默认为...
  • 使用pandas序号删除excel数据
  • 一次性删除指定多列均为空的数据 df_last.dropna(subset=['amdlevel','focuspath','imgcoord'],inplace=True)
  • pandas按条件(索引或者id)删除行

    千次阅读 2021-03-04 11:21:55
    df _= df[~df.id.isin(['a','b','c'])] 结果为df保留除了‘a’,‘b’,‘c’的三数据
  • 我想要一个简单的方法来删除数据帧内指定字符后的字符串部分.这是一个简化的例子:DF:obs a b c d0 1 1-23-12 1 2 31 2 12-23-13 4 5 52 3 21-23-14 4 5 5我想在第一个符号后删除a列中的部分,我的预期输出是:newdf...
  • 现有数据两列,如下图:然后我想删除a列中符合某正则表达式(如0002开头)的数据。该如何写?添加:前面只是举例哈,因为不一定是XXXX开头,所以更希望是用re.正则表达式去匹配。谢谢楼下的回答。另:现在遇到另个小...
  • df.dropna(subset = [‘需要考虑空值的列’])
  • pandas删除异常值

    2021-08-30 16:15:59
    pandas初步删除明显错误的值,对数据做初步清洗 def del_error_data(self, data): data = data[data.IAS.between(0, 70, inclusive=True)] data = data[data.Throttle.between(0, 115, inclusive=True)] data = ...
  • dataframe、series如何删除指定列中有空值的+如何删除多列都为空的
  • pandas 删除空值

    2021-08-22 22:42:52
    pandas 删除空值 目的: 将该含有过多空值的/列删除 DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数解释: axis:维度,axis=0表示index,axis=1表示columns列,默认为0 ...
  • 小编典典 这个问题已经解决,但是… …还要考虑伍特(Wouter)在其原始评论中提出的解决方案。dropna()大熊猫内置了处理丢失数据(包括)的功能。除了通过手动执行可能...上的文档),包括删除列而不是。 2020-02-15
  • In [91]: df = pd.DataFrame(dict(A=[5,3,5,6], C=[“foo”,“bar”,“fooXYZbar”, “bat”])) In [92]: df Out[92]: A C 0 5 foo 1 3 bar 2 5 fooXYZbar 3 6 bat In [93]: df=df[~df.C.str.contains(“XYZ”)] ...
  • 开始之前,pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况 1、删除具体列 2、删除具体 3、删除包含某些数值的或者列 4、删除包含某些字符、文字的或者列 本文就针对这四种情况探讨一下如何操作。 数据准备 模拟了...
  • #保留A,B,C列的NAN,删除其他所有NAN df = df[df[‘A’ or ‘B’ or ‘C’].notnull()]
  • pandas 的drop()不能删除nan值的
  • 用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)在这里默认:axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1;inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个...
  • python--pandas删除操作

    千次阅读 2021-04-12 17:26:27
    删除是数据清洗中的高频操作,本文基于pandas,介绍其dataFrame的一些删除操作,包括了删除行删除列,删除缺失值,删除重复值。 环境 python3.9 win10 64bit pandas==1.2.1 本文介绍的方法中,均有inplace...
  • 您可以应用一个功能,以方式测试您的DataFrame是否存在字符串,例如,说df是您的DataFramerows_with_strings = df.apply(lambda row :any([ isinstance(e, basestring) for e in row ]), axis=1)这将为您的DataFrame...
  • 1.按列取、按索引/取、按特定行列取 import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=[‘one’,‘two’,‘thr’],columns=list(‘abcd’)...
  • python – Pandas:根据条件删除多行

    千次阅读 2021-01-13 18:43:34
    下面是我拥有的pandas数据框的子集,我试图根据某些条件删除多行.code1 code2 grp1 grp2 dist_km0 M001 M002 AAA AAA 1121 M001 M003 AAA IHH 2752 M002 M005 AAA XXY 1503 M002 M004 AAA AAA 654 M003 ...
  • 1.删除/选取某列含有特殊数值的import pandas as pdimport numpy as npa=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC'))print(df1)df2=df1.copy()#...

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