df[df['A'] > 2] # 删除'A'列中小于等于2的行 4. 使用`iloc`或`loc`属性结合赋值操作删除...
3. 删除缺失值 dropna(thresh=n) # 简单的理解:这一行除去NA值,剩余数值的数量大于等于n,便显示这一行。 data.dropna(how = 'all') # 传入这个参数后将只丢弃全为缺失值的那些行 data.dropna(axis = 1) # 丢弃有缺失值的列(一般不会这么做,这样会删掉一个特征) data.dropna(axis=1,how="all") #...
删除包含缺失值的行:df.dropna(axis=0); 删除某个变量包含缺失值的行:df = df[df['name'].notna()],删除姓名为空的所有样本。或者df.dropna(subset=["name"]); 删除某两列中有缺失值的行:df.dropna(subset=['name', 'ID']); 删除包含缺失值的列:df.dropna(axis=1); 找出带有缺失值的行:data...
4.2.1 依然使用drop(),直接传入待删除的行名,并让axis=0,表示删除行。 4.2.2 在drop方法后的括号中直接传入待删除行的行号,也需要用axis参数,并让其参数值等于0。 4.2.3 将待删除行的行名传给index参数,这个时候就不需要axis参数了 4.3 删除特定行 Python中删除特定行使用的方法有些特殊,我们不直接删除满足...
df.fillna(value=0)#生成副本,不影响原df,添加参数inplace=True修改原df 2.用列均值对列NA进行填充: df['列名'].fillna(df['列名'].mean()) 3.删除含有缺失值的行:df.dropna() 4.更改某一列数据的数据格式:df['列名'].astype('int') 5.更改列名称:df.rename(columns={'原列名: '新列名'}) 6...
# 选择不等于0的行selected_rows=df[df!=0].dropna() 1. 2. 这段代码使用了DataFrame对象的布尔索引功能。df != 0会生成一个与原始DataFrame对象结构相同的布尔值DataFrame,其中不等于0的元素为True,等于0的元素为False。然后,我们使用dropna()函数将包含任何NaN值的行删除,以得到最终的结果。
（2）添加列添加一列一般有两种情况，如果我们要添加的列，所有行的值都相同的话，我们可以直接以单个值赋值给新添加的列 Series 即可。如下所示：# 直接将新添加的列名当作 DataFrame 的列索引，对其赋新的值df_info["考核结果"] = "合格"# 查看df_info输出为：（3）删除行或列DataFrame 提供了 drop 方法...
继续展开讲,在源数据中,流量渠道为“一级”的有7行数据,每行数据其他字段都不相同,这里我们删除了后6行,只保留了第一行,但如果我们想在去重的过程中删除前面6行,保留最后一行数据怎么操作?答案很简单,指定keep参数即可。 keep值等于last,保留最后一行数据,不输入keep值时,系统默认会给keep赋值为first,就会保留第...
因为列表的切片原因，最有一行可以用-1来表示，所以在这里也是不例外的。通过对比原始数据和已经获取到的数据，就会发现数据之间的相似之处 从结果来看，最后一行数据确实是获取到了，只不过默认显示的方式和我们所想的是不一样的。4、按照行的名称来获取行的数据，才使用的方法是loc 这里的名称指的是index。DataFra...
删除string 字符串末尾的空格. string.split(str=””, num=string.count(str)) 以str 为分隔符切片 string,如果 num有指定值,则仅分隔 num 个子字符串 string.splitlines([keepends]) 按照行(‘\r’, ‘\r\n’, \n’)分隔,返回一个包含各行作为元素的列表,如果参数 keepends 为 False,不包含换行符,如...