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  • pandas删除行值为0
    千次阅读
    2020-10-12 09:31:06

    删除某行值为0

    先求出值为0所在行的索引

    然后根据索引行删除

    df.drop( index = df.age[df1.age == 0].index )

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  • pandas删除指定详解

    2021-01-20 07:09:32
    以上所述是小编给大家介绍的pandas删除指定详解整合,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软件开发网网站的支持! 您可能感兴趣的文章:Pandas过
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    首先应该判断自己表格中的None的类型 表格中None有两种情况: (1)空值类型的None。 (2)字符串类型的None,是真实存在的。 处理空值类型的None ...df.dropna(how='all')#删除所有内容均缺失 df.drop

    首先应该判断自己表格中的None的类型

    表格中None有两种情况:

    (1)空值类型的None。

    (2)字符串类型的None,是真实存在的。

    处理空值类型的None

    df.dropna()方法

    #axis=0: 删除包含缺失值(NaN)的行

    #axis=1: 删除包含缺失值(NaN)的列

    # how=‘any’ :要有缺失值(NaN)出现删除

    # how=‘all’: 所有的值都缺失(NaN)才删除

    df.dropna(how='all')#删除所有内容均为缺失值的行
    df.dropna(axis=1) #丢弃有缺失值的列
    df.dropna(axis=1, how = 'all') #丢弃所有列中所有值均缺失的列
    df.dropna(axis=0, subset=['datetime', 'values'])#丢弃datetime和values这两列中有缺失值的行

    处理字符串类型的None

    可以先将“None”值replace为pandas可读取的空值,如nan,然后再用dropna()去掉即可。

    df = df.replace(to_replace='None', value=np.nan).dropna()

    参考链接 原文链接:https://blog.csdn.net/Shenquanle/article/details/115319674

    展开全文
  • Pandas 删除某列指定所在的

    千次阅读 2022-01-11 16:43:52
    使用pandas对数据操作,筛选数据时,根据任务要求有时不仅要某列中存在空值的,并且要删除某列中指定所在。 1.data.dropna() 默认参数: data.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, in...

            使用pandas对数据操作,筛选数据时,根据任务要求有时不仅要某列中存在空值的行,并且要删除某列中指定值所在行。

    1.data.dropna()

    默认参数:
    data.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

    1-1 axis确定删除存在缺失值的行或者是列

    #删除含有缺失值的行
    axis=0或axis='index’
    
    #删除含有缺失值的列
    axis=1或axis='columns’

    1-2 how 确定存在缺失值时,是否删除行或者列

    how='all’或how=‘any’。
    
    how='all’时表示删除全是缺失值的行(列)
    
    how='any’时表示删除只要含有缺失值的行(列)

    1-3 thresh=n表示保留至少含有n个非na数值的行

    data.dropna(thresh=2)

    1-4 subset确定要在哪些列中查找缺失值

    #在source和target两列中查找缺失值
    data.drop(subset = ["source","target"])

    1-5 inplace确定是否直接在原DataFrame修改

    #删除缺失值后不在原data上修改
    inplace = False
    #删除缺失值后在原data上修改
    inplace = True

    2.data.drop

    默认参数:
    data.drop(
        labels=None,
        axis=0,
        index=None,
        columns=None,
        level=None,
        inplace=False,
        errors='raise',
    )

    2-1 labels 指定行或者列的名称

    #参数axis为0表示在0轴(列)上搜索名为“姓名”的对象,然后删除对象“姓名”对应的行。
    data.drop("姓名",axis = 0)
    
    #参数axis为0表示在1轴(行)上搜索名为“姓名”的对象,然后删除对象“姓名”对应的列。
    data.drop("姓名",axis = 1)

    2-2 index 指定要删除的行

    #删除data中索引为0和1的行
    data.drop(index = [0,1])

    2-3 columns 指定要删除的列

    #删除data中列名为“source”和“target”的列
    data.drop(columns=['source', 'target'])

    3.实例

            任务需求:删掉“ZH_Term_len”列中值为0的全部行。

     3-1 统计0的数量

    #统计“ZH_Term_len”一列中有多少个0
    data["ZH_Term_len"].value_counts()

     3-2 找出0的索引

    data[(data.ZH_Term_len == 0)].index.tolist() 

     3-3 使用drop函数以及index参数删除所在的行

    data =  data.drop(index = data[(data.ZH_Term_len == 0)].index.tolist())

    3-4 查看数据

    data.info()

    3-5 将索引重新排序

    #会将标签重新从零开始顺序排序,使用参数设置drop=True删除旧的索引序列
    data = data.reset_index(drop=True)

    3-6 统计“ZH_Term_len”列中值的数量

     统计后发现,“ZH_Term_len”列中值为0的行已经全部被删除掉。

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pandas删除值为0的行