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  • pandas删除某一列的方法

    万次阅读 2018-11-01 15:12:00
    删除sub_grade_,输入del df['sub_grade_x'] 方法二:采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. df= df.drop('column_name', 1) 输入:df,drop('num',axix=1),不改变内存,及输入df的时候,它还是显示原...

     

    方法一:直接del df['column-name']

    删除sub_grade_列, 输入del df['sub_grade_x']

     

    方法二:采用drop方法,有下面三种等价的表达式:

    1. df= df.drop('column_name', 1)

    输入:df,drop('num',axix=1),不改变内存,及输入df的时候,它还是显示原数据

     

     

    2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True)

    输入:df.drop('num',axix=1,inplace=True),改变内存,及输入df的时候,它显示改变后的数据

     

    3. df.drop([df.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True)  

    输入:df.drop([df.columns[[0,1]]],axis=1,inpalce=True)

     

     

    总结:凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的,往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True(默认为False),那么原数组直接就被替换。也就是说,采用inplace=True之后,原数组名(如2和3情况所示)对应的内存值直接改变;而采用inplace=False之后,原数组名对应的内存值并不改变,需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置(如1情况所示)。

     通过pandas删除列:

    1.del df['columns'] #改变原始数据

    2.df.drop('columns',axis=1)#删除不改表原始数据,可以通过重新赋值的方式赋值该数据

    3.df.drop('columns',axis=1,inplace='True') #改变原始数据

    转载于:https://www.cnblogs.com/ConnorShip/p/9889408.html

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  • pandas指定某一列删除nan

    千次阅读 2020-12-10 18:44:08
    这个非常霸道,因为有些时候仅仅是doc出现了空 但doc为空的我并不想删除 换而言之,只想删除TC_ID这列为空的。那我们可以通过布尔索引去进行过滤。除此之外,我们需要来研究df.dropna()这个方法本身。 实现如下 ...

    需求如下

    TC_ID这列为空时,就删掉整行
    在这里插入图片描述
    在这里,肯定会觉得直接使用df.dropna()就可以了。但是如果直接使用df.dropna()的话当任何一个字段有空值得行都会被删掉。

    这个非常霸道,因为有些时候仅仅是doc出现了空 但doc为空的我并不想删除

    换而言之,只想删除TC_ID这列为空的。那我们可以通过布尔索引去进行过滤。除此之外,我们需要来研究df.dropna()这个方法本身。

    实现如下

    查看df.dropna的说明文档,发现有个参数为subset,这个参数本身就有子集的意思。并且看它的说明文档的意思就是选择df中的子集字段,并以列表的方式呈现。

    在这里插入图片描述
    所以,实现如下:
    在这里插入图片描述

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  • 利用pandas删除某一行或一列

    万次阅读 多人点赞 2019-04-18 16:21:53
    、准备测试数据 1、用pandas读取excel表的数数据 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd file = './data.xlsx' data = pd.read_excel(file, index = True) 2、输出结果 In [15]: print(data) A B C D 0 ...

    一、准备测试数据

    1、用pandas读取excel表的数数据

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import pandas as pd
    
    file = './data.xlsx'
    data = pd.read_excel(file, index = True)
    

    2、输出结果

    In [15]: print(data)
        A   B   C   D
    0  56  78  19  14
    1  25  16  72  17
    2  75  57  46  18
    3  17  27  82  37
    

    二、删除某一行

    """第一种方法:利用内置函数drop(index = [index]),或者直接写drop([index])也行。不改变data的值"""
    In [15]: print(data.drop(index=[1])) # 删除第二行数据
        A   B   C   D
    0  56  78  19  14
    2  75  57  46  18
    3  17  27  82  37
    
    In [16]: print(data.drop([1])) # 删除第二行数据
        A   B   C   D
    0  56  78  19  14
    2  75  57  46  18
    3  17  27  82  37
    
    In [17]: print(data) # 此时data还是原来的值
        A   B   C   D
    0  56  78  19  14
    1  25  16  72  17
    2  75  57  46  18
    3  17  27  82  37
    
    """第二种方法:data.drop(data.index[1])"""
    In [26]: print(data.drop(data.index[1])) # 删除第二行数据
        A   B   C   D
    0  56  78  19  14
    2  75  57  46  18
    3  17  27  82  37
    
    In [27]: print(data)
        A   B   C   D
    0  56  78  19  14
    1  25  16  72  17
    2  75  57  46  18
    3  17  27  82  37
    

    三、删除某一列

    In [1]: print(data.drop(columns = ['A'])) # 删除a列,不改变data
        B   C   D
    0  78  19  14
    1  16  72  17
    2  57  46  18
    3  27  82  37
    
    In [2]: print(data)
        A   B   C   D
    0  56  78  19  14
    1  25  16  72  17
    2  75  57  46  18
    3  17  27  82  37
    
    展开全文
  • pandas 删除某行或某

    千次阅读 2020-04-23 20:51:58
    del 可以删除某列,是原地操作。 drop 可以删除某行或某,可以原地也可以非原地。 示例 import pandas as pd import numpy as np x1 = pd.DataFrame(np.asarray([1,2,3,4,5]),columns=['x1']) x2 = pd.DataFrame...

    pandas 提供了两种删除数据的方法:deldrop

    • del 可以删除某列,是原地操作。
    • drop 可以删除某行或某列,可以原地也可以非原地。

    示例

    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    x1 = pd.DataFrame(np.asarray([1,2,3,4,5]),columns=['x1'])
    x2 = pd.DataFrame(np.asarray([6,7,8,9,0]),columns=['x2'])
    x3 = pd.DataFrame(np.asarray(['a','b','c','d','e']),columns=['x3'])
    
    X = pd.concat([x1,x2,x3],axis=1)
    
    X
    
    x1x2x3
    016a
    127b
    238c
    349d
    450e
    # 使用del删除x2列
    del X['x2']
    
    X
    
    x1x3
    01a
    12b
    23c
    34d
    45e
    # 使用drop删除x3列
    X.drop(['x3'],axis=1,inplace=True)
    
    X
    
    x1
    01
    12
    23
    34
    45
    # 使用drop删除第2行
    X.drop([2],axis=0,inplace=True)
    
    X
    
    x1
    01
    12
    34
    45
    # drop的非原地
    X_copy = X.drop([3],axis=0)
    
    X
    
    x1
    01
    12
    34
    45
    X_copy
    
    x1
    01
    12
    45
    展开全文
  • 假设我们有 “表1” 这样个数据,需要删除A的重复行,同时保留重复行中B最大值所在的行,即需要得到 “表2” 的结果。 table = pd.DataFrame({"A":["甲", "乙", "甲", "甲"], "B":[2,2,3,4]}) table 表1: ...
  • pandas 删除某列空值

    万次阅读 2018-05-15 17:53:39
    import pandas as pd # 删除含有空数据的全部行 ...# 可以通过axis参数来删除含有空数据的全部 df4 = df4.dropna(axis=1) # 可以通过subset参数来删除在age和sex中含有空数据的全部行 df4 = df4.dr...
  • 需求:将每一列进行归一化,并用归一化后的结果替换原来的值 x是原来的dataframe columns = x.columns.tolist() x = x.copy() for c in columns: max = x[c].max() min = x[c].min() x[c] = x[c].map(lambda x: ...
  • 删除ad_position_id这一列,出现一次的值,把出现一次的ad_position_id放到一个列表,删除 train_flle_path = 'data/pre_data3.csv' source_data = pd.read_csv(train_flle_path) print(len(source_data)) d = pd....
  • 使用pandas删除一列

    万次阅读 2018-11-06 15:24:18
    在数据预处理中,需要删除dataframe的一列的话,可以使用下面的方法。 train = train.drop(['A'], axis=1) 其中axis=1代表的是要删除一列,而不是一行。...以上就是对使用pandas删除一列的认识。 ...
  • 删除某列含有特定数值的行 # 首先选取Data中c包含数字1的行 Data[Data['c'].isin([1])] # 然后用~进行取反,选取不包含数字1的行,即进行删除 Data[~Data['c'].isin([1])] 删除某行含有特定数值的 # 首先在某...
  • import pandas as pd data = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1') datanota = data[data['结案时间'].notna()] print(datanota)
  • 使用map的方法就可以实现把某一列的字符类型的值转换为数字。 class_mapping = {'A':0, 'B':1} data[class] = data[class].map(class_mapping) ...以上就是对使用pandas某一列的字符值转换为数字的认识。 ...
  • 主要介绍了Numpy(Pandas)删除全为零的的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • Python pandas 删除指定行/数据

    千次阅读 2021-03-16 17:31:56
    滤除缺失数据dropna()1)滤除含有NaN值的所有行2)滤除含有NaN值的所有3)滤除元素都是NaN值的行4)滤除元素都是NaN值的5)滤除指定中含有缺失的行2.删除重复值 drop_duplicates()3.根据指定条件删除行列drop() 1....
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  • a = list(range(12))#这里写总数 a.remove(0)#这里写你想删掉的号即可 data = pd.read_csv(‘dataset.csv’,usecols = a)
  • import pandas as pd from pandas import DataFrame 数据 columns = ['a1','a2','a3','a4'] index = ['b1','b2','b3'] data = np.random.randint(0,100,size=(3,4)) df = DataFrame(columns=columns, index=index...
  • pandas删除列中重复的行

    千次阅读 2019-04-15 19:32:47
    mydf = mydf.drop_duplicates(subset='列名') subset参数指定具体
  • 删除重复的index dataframe[~dataframe.index.duplicated(keep='first')] 根据某一列删除重复值 dataframe.drop_duplicates(subset=['列1','列2',])
  • python里面的pandas对数据进行某一列进行删除,或者选取某一列
  • 本文详细介绍Pandas数据结构DataFrame和Series的常用方法。欢迎微信随缘关注@pythonic生物人本文可以学到什么?1、pandas简介 2、pandas数据结构之-Series pandas.Series快速创建 pandas.Series取出所有值:values ...
  • Pandas 删除指定中为NaN的行

    千次阅读 2019-01-04 14:48:00
    如下图,’open‘ 中有行为NaN,定位到它,然后删除。 定位: df[np.isnan(df['open'])].index # 这样即可定位到所在行的index,然后对该index进行drop操作即可 删除行 df.drop(df[np.isnan(df['...
  • 作为名数据分析师,平常用的最多的...Python也是分析师常用的工具之,尤其pandas更是个数据分析的利器。虽然二者的语法,原理可能有很大差别,但在实现的功能上,他们有很多相通的地方,这里特进行个总结,...
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  • 使用pandas处理数据时,如何实现删除/选取某列含有特殊数值的行或者行含有特殊数值的,以及如何去除含有空值的行或
  • pandas删除某列中值为空的行

    千次阅读 2020-10-12 09:32:54
    删除某列中值为空的行 先求出值为空所在的行索引 然后根据行索引删除 df.drop( df.age[df.age.isna()].index); 或者直接df.dropna()
  • Pandas删除某列包含特殊字符的行

    千次阅读 2019-05-20 18:50:16
    # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd read_data=pd.read_excel('test_data.xlsx') #读取excel表格...read_data=read_data[ ~ read_data['type'].str.contains('未知')] #删除某列包含特殊字符的行 ...
  • 最近在处理一个系列数据,但是在处理空缺值时出现了问题,由于空缺值无法直接删除,所以就想着用另一列的值来替换这些空缺值。 具体操作如下: df_08['昵称'].fillna(df_08['IP地址'],inplace=True) 我一直以为...

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