14. 删除dataframe的行

于 2024-08-21 09:38:21 发布
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分类专栏： python办公自动化 文章标签： python
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哈喽，大家好，我是木头左！

1. 删除特定行的简单方法

要删除dataframe中的特定行，可以使用drop()函数。该函数接受一个参数index，表示要删除的行的索引。例如，如果想要删除索引为1的行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
data = {
   'A': [1, 2
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13. 删除dataframe的列
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dataframe**删除某一行 data = data.drop(index=16)
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本部分主要介绍一些注意事项。另外，series是基础，好多用法都是series扩展一下，很类似的。pandas的一些常见用法已经写的很详细了，后面还会继续慢慢完善该博客。
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Spark SQL 简介及参考链接 Spark 是一个基于内存的用于处理大数据的集群计算框架。它提供了一套简单的编程接口，从而使得应用程序开发者方便使用集群节点的CPU，内存，存储资源来处理大数据。 Spark API提供了Scala, Java, Python和R的编程接口，可以使用这些语言来开发Spark应用。为了用Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具PySp...
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import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(data=[{'symbol': '000001', 'close': 1.0}, {'symbol': '000002', 'close': 2.0}, {'symbol': '000001', 'close': 3.0}]) symbols = ['000001', '000002'] print(df1.index[df1['symbol'] == '000001']) print(df1.index[(df1['sym.
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在处理数据分析和清洗的过程中，经常需要对DataFrame中的数据进行删除操作。DataFrame是Pandas库中的一种数据结构，类似于表格，由行和列组成。本文将介绍如何使用Pandas库删除DataFrame中给定的行和列。这个DataFrame包含了三列：Name，Age和City。现在，我们将演示如何删除指定的行和列。
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Python实用技巧：Pandas--DataFrame--筛选和删除含特定值的行与列
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🔥【Python Pandas实战】🔥 筛选与删除DataFrame中的特定值行与列！ 🔍 使用布尔索引，你可以迅速定位到符合条件的行。同时，🗑️ drop 方法则能帮助你轻松删除这些行。不仅如此，我们还将展示如何筛选和删除特定值的列，让你的数据处理更加灵活。 🚀最后，通过实战演练，你将学会如何在实际数据集中应用这些技巧。 #Pandas #DataFrame #筛选特定值 #删除特定值 #布尔索引 #drop方法 #实战演练 #数据处理
pandas删除指定行
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【原文地址】https://blog.csdn.net/htbeker/article/details/79645651 在处理pandas的DataFrame中，如果想像excel那样筛选，只要其中的某一行或者几行，可以使用isin()方法来实现，只需要将需要的行值以列表方式传入即可，还可传入字典，进行指定筛选。 但是如果我们只想要所有内容中不包含特定行的内容，却并没有一个isnotin()...
DataFrame 删除行
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DataFrame删除行可以使用`drop`方法来实现。使用`drop`方法时，我们需要指定要删除的行的索引或行号，并设置`axis`参数为0。例如，以下是删除特定行的代码示例： ``` df.drop([1, 3, 5], axis=0, inplace=True) ``` 这将删除行索引为1、3和5的行，并且更改将应用于原始DataFrame。如果将`inplace`参数设置为False（默认值），则原始DataFrame不会更改，而是返回一个新的DataFrame。 另外，还可以根据条件来删除行。例如，以下是根据某个条件删除行的代码示例： ``` df = df.drop(df[df['column_name'] == some_value].index) ``` 这将删除满足条件`column_name`等于`some_value`的所有行。 请注意，在使用`drop`方法时，指定的行索引或行号必须存在于DataFrame中，否则会报错。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [使用DataFrame删除行和列的实例讲解](https://download.csdn.net/download/weixin_38670065/12869690)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [DataFrame-删除行列](https://blog.csdn.net/qq_41357569/article/details/118629698)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [12_Pandas.DataFrame删除指定行和列（drop）](https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/105785367)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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