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  • 按条件删除dataframe中的
    2021-11-16 15:16:01
    1.删除df.ts_code大于等于"30"且小于"60"的所有行
         df = df.drop(df[(df.ts_code >= 30) & (df.ts_code < 60)].index)
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    参考链接: Python | 使用Pandas.drop()从DataFrame删除行/列

    Series方法与DataFrame差不多,这里只介绍后者如何使用,前者相似。 

    df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=[‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’]) 

    In [4]: df Out[4]: A B C D 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 axis=1(按列方向操作)、inplace=True(修改完数据,在原数据上保存) 

    一:按标签来删除列 df.drop([‘B’,‘C’],axis=1,inplace=True) 

    A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 二:按序号来删除列 x = [1,2] #删除多列需给定列表,否则参数过多 

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

    A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 三:按序号来删除行 df.drop([0,1],inplace=True) #默认axis=0 

    A B C D 2 8 9 10 11 

    原文:https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/80061326?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2.control

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  • 我有以下DataFrame:daysago line_race rating rw wratingline_date2007-03-31 62 11 56 1.000000 56.0000002007-03-10 83 11 67 1.000000 67.0000002007-02-10 ...

    我有以下DataFrame:

    daysago line_race rating rw wrating

    line_date

    2007-03-31 62 11 56 1.000000 56.000000

    2007-03-10 83 11 67 1.000000 67.000000

    2007-02-10 111 9 66 1.000000 66.000000

    2007-01-13 139 10 83 0.880678 73.096278

    2006-12-23 160 10 88 0.793033 69.786942

    2006-11-09 204 9 52 0.636655 33.106077

    2006-10-22 222 8 66 0.581946 38.408408

    2006-09-29 245 9 70 0.518825 36.317752

    2006-09-16 258 11 68 0.486226 33.063381

    2006-08-30 275 8 72 0.446667 32.160051

    2006-02-11 475 5 65 0.164591 10.698423

    2006-01-13 504 0 70 0.142409 9.968634

    2006-01-02 515 0 64 0.134800 8.627219

    2005-12-06 542 0 70 0.117803 8.246238

    2005-11-29 549 0 70 0.113758 7.963072

    2005-11-22 556 0 -1 0.109852 -0.109852

    2005-11-01 577 0 -1 0.098919 -0.098919

    2005-10-20 589 0 -1 0.093168 -0.093168

    2005-09-27 612 0 -1 0.083063 -0.083063

    2005-09-07 632 0 -1 0.075171 -0.075171

    2005-06-12 719 0 69 0.048690 3.359623

    2005-05-29 733 0 -1 0.045404 -0.045404

    2005-05-02 760 0 -1 0.039679 -0.039679

    2005-04-02 790 0 -1 0.034160 -0.034160

    2005-03-13 810 0 -1 0.030915 -0.030915

    2004-11-09 934 0 -1 0.016647 -0.016647

    我需要删除line_race等于的行0。最有效的方法是什么?

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    Series方法与DataFrame差不多,这里只介绍后者如何使用,前者相似。

    df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=[‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’])

    In [4]: df
    Out[4]:
    A B C D
    0 0 1 2 3
    1 4 5 6 7
    2 8 9 10 11
    axis=1(按列方向操作)、inplace=True(修改完数据,在原数据上保存)

    一:按标签来删除列
    df.drop([‘B’,‘C’],axis=1,inplace=True)

    A D
    0 0 3
    1 4 7
    2 8 11
    二:按序号来删除列
    x = [1,2] #删除多列需给定列表,否则参数过多

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

    A D
    0 0 3
    1 4 7
    2 8 11
    三:按序号来删除行
    df.drop([0,1],inplace=True) #默认axis=0

    A B C D
    2 8 9 10 11

    原文:https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/80061326?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2.control

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空空如也

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删除dataframe的行