pandas删除满足多条件的行

最新推荐文章于 2023-12-06 19:53:51 发布
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本文介绍了如何使用Pandas库中的loc方法进行数据过滤。通过loc，我们可以选取满足特定条件的行，例如航行状态为1且航速和时间都不为0的航段。同时，也展示了如何使用drop方法剔除特定条件的行，如航行状态为1的行。理解这些操作对于数据预处理和分析至关重要。

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采用loc过滤满足条件的行

用loc过滤df。 “~”表示你想要与你的情况相反。 “：”表示希望保留所有列。
在条件中：“&”表示并，“|”表示或

df_AIS=df_AIS.loc[((df_AIS['航行状态']==1)&(df_AIS['航速']!=0)&(df_AIS['时间']!=0)),:]

上述代码表示选取航行状态为1，航速不为0，时间不为0的航段

df_AIS=df_AIS.loc[~((df_AIS['航行状态']==1)&(df_AIS['航速']!=0)&(df_AIS['时间']!=0)),:]

上述代码表示不同时满足上述条件的航段

采用drop剔除

df_AIS=df_AIS.drop(df_AIS[df_AIS['航行状态']==1].index)

drop一般剔除一行比较方便

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本文详细介绍了pandas运用.drop()方法删除特定行与列的方，包括 按条件删除单行、多行、单列、多列、多条件删除与数据框替换应用实例讲解，对于初学者是很好的教材，对于有经验的使用者，是一个备查工具。
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今天小编就为大家分享一篇pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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