pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例 - 行业资讯

<强> 1。删除/选取某列含有特殊数值的行

　　　　　　熊猫作为pd导入　　进口numpy np 　　　　a=np.array ([[1, 2, 3], [4、5、6], [7 8 9]]) 　　df1=pd.DataFrame(指数=[‘row0’,‘第一行’,' row2 '],列=列表(' ABC ')) 　　打印(df1) 　　df2=df1.copy () 　　　　#删除/选取某列含有特定数值的行　　# df1=df1 [df1 [A] .isin ([1])] 　　# df1 [df1 [A] .isin([1])]选取df1一列中包含数字1的行　　　　df1=df1 [~ df1 [A] .isin ([1])] 　　#通过~取反,选取不包含数字1的行　　打印(df1) 　　　　

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pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例

<强> 2。删除/选取某行含有特殊数值的列

　　　　　　#删除/选取某行含有特定数值的列　　关口=[x,我列举(df2.columns)如果df2.iat[0,我]==3) 　　#利用列举对row0进行遍历,将含有数字3的列放入关口中　　打印(峡路) 　　　　# df2=df2[关口]选取含有特定数值的列　　df2=df2.drop(关口,轴=1)#利用滴方法将含有特定数值的列删除　　打印(df2) 　　　　

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pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例

<强> 3。删除含有空值的行或列

实现思路:利用pandas.DateFrame.fillna对空值赋予特定值,再利用上文介绍的方法找到这些含有特定值的行或列去除即可。

　　　　　　熊猫作为pd导入　　进口numpy np 　　　　df1=pd.DataFrame ( 　　( 　　(np。南2 np。南,0), 　　(3、4、np。南,1), 　　(np。南,np。南,np。南,5), 　　(np。南3 np。南4]=),列清单(ABCD)) 　　打印(df1) 　　df2=df1.copy () 　　　　df1 [A]=df1 [A] .fillna (null) #将df中一个列所有空值赋值为“零” 　　打印(df1) 　　df1=df1 [~ df1 [A] .isin([‘零’])] 　　打印(df1) 　　　　#删除某行空值所在列　　　　df2 (0:1)=df2 (0:1) .fillna(空的) 　　打印(df2) 　　关口=[x,我列举(df2.columns)如果df2.iat[0,我]==恪? 　　打印(峡路) 　　df2=df2.drop(关口,轴=1) 　　打印(df2) 　　　　

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pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例

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