例如,假设要删除名为column1的列中值小于5的行,可以执行以下代码: df = df[df['column1'] >= 5] 如果要使用多个条件进行筛选,可以使用括号将每个条件括起来。例如,要同时满足两个条件,可以这样写: df = df[(df['column1'] >= 5) & (df['column2'] != 'NaN')] 以上是在Pandas中删除数据的4种...
要删除含有特定值的列,我们可以使用drop方法,并指定columns参数。 # 删除城市为"Chicago"的列 df_dropped_columns = df.drop(columns=['City']) print(df_dropped_columns) 上面的代码会删除城市列,并返回一个新的DataFrame: Name Age 0 Alice 25 1 Bob 30 2 Charlie 35 3 David 40 注意:筛选和删除操作默...
通过行号删除: df.drop(df.index[0], inplace=True) # 删除第1行 df.drop(df.index[0:3], inplace=True) # 删除前3行 df.drop(df.index[[0, 2]], inplace=True) # 删除第1第3行 1. 2. 3. 1.2,通过各种筛选方法实现删除行 详见pandas“选择行单元格,选择行列“的笔记 举例,通过筛选可以实现...
从上图我们看到每一行包含的零的个数,这个数据是一个 Series类型的数据。 0、3、4行符合我们的要求,我们需要删除。 3、按要求找到我们要删除的行 的 索引 注意,我们这里统计的是所有的符合条件的行,这样一列我们可以避免使用for循环去删除,就可以一次性去删除符合条件的行 # 这样是返回Series的数据,需要使用下面...
5. 删除特定值的列：drop方法同样用于删除含有特定值的列，如删除城市为"Chicago"的列。实战演示：例如，处理一个学生信息DataFrame，筛选年龄大于15且城市为"New York"的学生。筛选后的结果将清晰地展示在新DataFrame中，操作过程中注意保留原始数据的副本，以免影响原始数据。以上就是关于Pandas DataFrame...
df['修改的列'] = df['条件列'].apply(调用函数名) import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') def modify_value(x): if x < 5: return '是' elif x < 10: return '否' else: return 'x' # 插入列 for col_num in range(4, 9): df....
导入Pandas库:import pandas as pd 创建一个DataFrame对象,假设为df。 使用布尔索引选择满足条件的行,例如删除列名为column_name中值为value的行:df = df.drop(df[df['column_name'] == value].index) 这里的df['column_name'] == value会返回一个布尔Series,表示每一行是否满足条件。df[df['column_name'...
# 删除前两列 df = df.iloc[:, 2:] print("\n删除前两列后的DataFrame:\n", df) 三、利用布尔索引 布尔索引是NumPy和Pandas中一种高效的数据筛选方法。通过构建一个布尔数组,可以选择性地删除行或列。 利用布尔索引删除行 假设我们要删除DataFrame中某个列值满足特定条件的行: ...
importpandasaspd data = {"number":[1,1,np.nan,np.nan,2,2,1,2,2],"letter":['a','b',np.nan,np.nan,'c','d','b','c','d'],"label":[1,1,9,9,2,2,1,2,2],"label2":[33,12,9,9,2,2,1,2,2]} dataset1 = pd.DataFrame(data)#初始化DataFrame 得到数据集dataset1prin...