python dataframe 删除选择某一列满足指定条件的所有行

最新推荐文章于 2024-08-21 09:38:21 发布

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python dataframe 删除某一列大于指定值的所有行
python dataframe 只保留某一列等于指定值的所有行
python dataframe 删除某一列等于指定值的所有行

Python matplotlib 画图显示中文中文乱码无法显示负号

方式一，删除年份大于1999的所有行

# 任选一种
df2000 = df[df.year>1999]
df2000 = df[df['year']>1999]

方式二，只保留年份1999和2009的所有行

# 任选一种
df2000 = df[(df.year.isin([1999,2009]))]
df2000 = df[(df['year'].isin([1999,2009]))]

方式三，删除年份是1995 1996 和1999的所有行

# 任选一种
df2000 = df[~(df.year.isin([1995,1996,1999]))]
df2000 = df[~(df['year'].isin([1995,1996,1999]))]

示例一，删除前

在这里插入图片描述

示例一，删除后

在这里插入图片描述

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使用query函数删除dataframe中某一列值等于特定值的行

与其临渊羡鱼,不如退而结网

05-08

342

在上面的代码中，我们使用了query()函数来删除年龄为30岁的那一行数据。具体来说，我们传递了一个过滤条件（即“age!= 30”），该条件指示我们只保留“age”列中不等于30的行。在pandas中，使用query()函数可以轻松地根据条件来筛选数据。这个函数可以用于删除dataframe中某一列值等于特定值的行。使用query()函数可以非常方便地删除dataframe中符合条件的数据行，使得数据处理更加高效便捷。使用query函数删除dataframe中某一列值等于特定值的行。

使用pandas的query函数删除dataframe中某一列数值小于某特定值的行

code_welike的博客

05-21

843

在数据分析过程中，常常需要删除dataframe中某一列数值小于某一特定值的行，这时可以使用pandas库的query函数实现。下面通过使用一个简单的示例来演示如何使用query函数删除dataframe中某一列数值小于某一特定值的行。以上代码演示了如何使用query函数删除dataframe中某一列数值小于某一特定值的行。以上代码中，我们使用query函数选择列B中大于或等于2的行，并将筛选后的结果保存回原始dataframe。此时，我们的dataframe中只保留了列B中数值大于等于2的所有行。

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pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例

09-19

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

python Dataframe按条件删除某行，删除某列

qq_23114283的博客

02-29

4万+

1.删除df.ts_code大于等于"500000"且小于"600000"的所有行 df = df.drop(df[(df.ts_code >= "500000") & (df.ts_code < "600000")].index) 2.删除exchange_id列 df = df.drop('exchange_id', axis=1) ...

DataFrame 删除符合条件的行

weixin_44278921的博客

01-25

2750

DataFrame 删除符合条件的行

根据符合某些条件的列值删除dataframe的行

kking_edc的博客

04-01

1万+

首先我们创建一个dataframe： import pandas as pd fruit_list = [ ('Orange', 34, 'Yes' ) , ('Mango', 24, 'No' ) , ('banana', 14, 'No' ) , ('Apple', 44, 'Yes' ) , ('Pineapple', 64, 'No') , ('Kiwi', 84, 'Y

DataFrame删除指定条件的行

01-12

1万+

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.

布尔索引 DataFrame中将满足某列字符长度条件的行删除

God58991的博客

12-11

3221

不知道为啥，用pandas将文件读入DataFrame时，将前面的0自动给我删了，比如000003就直接给我转为3了，这样再做后续操作的时候肯定就会出错的嘛。比如我是打算把000003转换为00:00:03的，结果就搞不成了。不让我转，删了总行了吧，反正这个也是无效信息。就考虑根据列中值的字符串长度，进行行的删除。首先想到的就是布尔索引，下面先介绍下布尔索引 df=df[逻辑表达式取反] 以...

使用DataFrame删除行和列的实例讲解

09-20

这个过程会根据条件筛选出满足要求的行，或者直接从DataFrame中移除指定的列。通过这种方式，我们可以对DataFrame进行精细化的数据清洗和预处理，以适应不同的分析需求。总的来说，掌握DataFrame的行列删除是数据...

14. 删除dataframe的行

木头大左的博客

08-21

853

哈喽，大家好，我是木头左！

dataframe 按条件删行_如何基于条件表达式从pandas DataFrame中删除行

weixin_39911916的博客

12-21

4632

Zakir..7我将扩展@User的通用解决方案以提供drop免费的替代方案。这是针对根据问题标题(不是OP的问题)定向到此处的人员的假设您要删除所有带有负值的行。一种班轮解决方案是：-df = df[(df > 0).all(axis=1)]逐步说明：-让我们生成一个5x5随机正态分布数据帧np.random.seed(0)df = pd.DataFrame(np.random.randn...

巧用DataFrame布尔索引的方法删除特定行或列

sigtem的博客

08-16

1万+

用布尔索引的方法删除DataFrame中的行或列对于pandas DataFrame对象通常用“对象名.drop()”方法删去行或列，但drop操作必须先知道想要删除的列名和索引。本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法代码块高亮图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和...

如何去除dateframe中符合条件的行

Lr_python的博客

06-25

2452

dataframe 按条件删行_在DataFrame中按多列标准删除行

weixin_39817347的博客

12-21

1069

I have a pandas dataframe that I'm trying to drop rows based on a criteria across select columns. If the values in these select columns are zero, the rows should be dropped. Here is an example.impor...

Python中Dataframe删除满足特定条件的行

Father_of_Python的博客

01-20

1万+

import pandas as pd # 创建DataFrame df = pd.DataFrame([['AAA'], ['BBB'], ['CCC'],[123]]) # 删除含某特定字符串的行 df1 = df.drop(df[df[0].str.contains('A',na=False)]) # 删除含某特定数字的行 df2 = df.drop(df[df[0] == 123].index)

DataFrame按多个条件删除行

特浓悠哈的博客

06-20

4794

data.drop(index=(data[(data["公司缩写"]==row[1])&(data["发布时间"]==row[2])&(data["文章综合情感"]==row[3])].index)) for row in merge_data12.itertuples(): #循环titleData每一行 a = row[1].split(",") #print(merge_data12[(merge_data12["公司缩写"]==row[1])&(merg

pandas删除指定行

qq_40981268的博客

08-14

1万+

【原文地址】https://blog.youkuaiyun.com/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()...

Python删除dataframe的指定行

qq_42888622的博客

07-24

2118

删除‘货号’栏是‘-’的行 full=full[~(full['货号'].isin(['-']))] ‘货号’栏有：‘DM0029.’,‘DM0040.’…的成为一个新表，其他的成为一个新表 new=fina[(fina['货号'].isin(['DM0029.','DM0040.','DM0031.','DM0034.','DM0032.','DM0030.','DM0033.','DM0036.','DM0037.']))] old=fina[~(fina['货号'].isin(['DM0029.',

pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列

最新发布

04-19

<think>好的，我现在需要帮用户解决在Pandas DataFrame中删除某列中的固定字符串的问题。首先，我得仔细理解用户的需求。用户提到他们想删除某一列中的“固定字符串”，也就是说，这一列中的每个元素都包含某个特定的子字符串，用户想要把这个子字符串去掉。例如，如果列中的元素是“abc123”，而固定字符串是“abc”，那么处理后应该变成“123”。接下来，我需要回忆一下Pandas中处理字符串的方法。通常，Pandas的字符串处理可以通过.str访问器来实现，比如.str.replace()方法。这个方法可以用正则表达式或者普通字符串来替换。用户的问题是要删除固定的字符串，也就是不需要正则表达式，直接替换为空字符串即可。因此，使用.str.replace('固定字符串', '')应该可以解决问题。然后，我需要参考用户提供的引用内容。引用[4]中有一个例子，使用apply函数和lambda表达式来替换字符串中的部分内容。例如，将“.SZ”和“.SH”移动到前面并改为小写。这涉及到条件判断，但用户的需求更简单，只需要删除固定字符串，不需要条件判断。不过，引用[4]也展示了使用.str.replace()的方法，比如替换逗号。这可能更接近用户的需求。另外，引用[2]提到在DataFrame中替换某字符而非字符串，用户使用了循环遍历列并使用.str.replace(",","")的方法。这说明.str.replace()方法在处理字符串列时是有效的，但用户的问题是要删除固定的字符串，所以直接替换即可，不需要循环。现在需要考虑可能的特殊情况。例如，固定字符串可能在某个元素中出现多次，是否需要全部替换？默认情况下，.str.replace()会替换所有出现的地方，但如果用户只想替换第一次出现，可能需要指定count参数。但根据用户的问题描述，应该是要删除所有出现的固定字符串，所以默认行为即可。还需要注意数据类型的问题。如果列不是字符串类型，比如是数字或者其他类型，直接使用.str.replace()会报错。因此，在操作之前需要确保该列是字符串类型。用户可能需要进行类型转换，如引用[1]中提到的将列转换为字符串类型。例如，使用df['column'] = df['column'].astype(str)来确保类型正确。此外，用户可能需要知道如何处理缺失值（NaN）。Pandas的.str方法在处理NaN时会返回NaN，而不会抛出错误，所以用户不需要特别处理缺失值，但需要注意结果中可能仍然存在NaN。现在，综合这些信息，可以给出几种方法： 1. 使用.str.replace()方法，直接替换固定字符串为空。 2. 使用apply()结合lambda函数，但.str.replace()更简洁高效。 3. 确保列的数据类型是字符串，避免类型错误。同时，需要考虑效率问题。对于大型DataFrame，.str.replace()通常比apply()更快，因为它是向量化操作。可能的示例代码：假设DataFrame为df，列名为'column'，要删除的固定字符串为'fixed_str'： df['column'] = df['column'].str.replace('fixed_str', '', regex=False) 这里设置regex=False是为了避免将固定字符串中的特殊字符当作正则表达式处理，提高安全性和性能。另外，引用[4]中的例子也使用了.str[:6]来截取字符串，这说明.str访问器支持多种字符串操作，进一步验证了使用.str.replace()的可行性。最后，用户可能需要知道如何处理不同的情况，比如大小写敏感的问题，或者是否需要区分大小写。但根据问题描述，用户只是要删除固定的字符串，所以假设是精确匹配。总结步骤： 1. 确保目标列是字符串类型。 2. 使用.str.replace()替换固定字符串为空。 3. 处理可能的异常或特殊情况，如缺失值。这样就能满足用户的需求了。</think>在Python pandas中删除DataFrame某列的固定字符串，可通过以下方法实现： --- ### 一、核心方法：`str.replace()` #### 1. 基础用法（直接替换） ```python import pandas as pd # 示例数据 data = {'code': ['sz000001.SZ', 'sh000002.SH', 'sz000003.SZ']} df = pd.DataFrame(data) # 删除固定字符串 ".SZ" 和 ".SH" df['code_clean'] = df['code'].str.replace(r'\.SZ|\.SH', '', regex=True) ``` #### 2. 指定固定字符串（非正则模式） ```python # 关闭正则表达式匹配（精确匹配） df['code_clean'] = df['code'].str.replace('.SZ', '', regex=False) ``` #### 3. 保留原列修改 ```python df['code'] = df['code'].str.replace('.SH', '') ``` --- ### 二、进阶场景处理 #### 1. 类型转换保障操作安全若列非字符串类型，需先转换类型[^1]： ```python df['code'] = df['code'].astype(str) # 强制转换为字符串类型 df['code'] = df['code'].str.replace('.SZ', '') ``` #### 2. 处理多层嵌套字符串使用`apply`配合自定义函数（适用于复杂逻辑）： ```python # 删除固定子字符串并添加前缀 def process_code(code): return code.replace('.SZ', '').replace('.SH', '').upper() df['code_processed'] = df['code'].apply(process_code) ``` #### 3. 向量化操作优化性能 ```python # 使用str.translate高效批量替换字符 translation_table = str.maketrans('', '', '.SZ') # 删除所有.SZ中的字符 df['code'] = df['code'].str.translate(translation_table) ``` --- ### 三、操作结果对比 | 原始数据 | 处理后结果（方法1） | 处理后结果（方法2） | |----------------|--------------------|--------------------| | `sz000001.SZ` | `sz000001` | `SZ000001` | | `sh000002.SH` | `sh000002` | `SH000002` | | `sz000003.SZ` | `sz000003` | `SZ000003` | --- ### 四、注意事项 1. **正则表达式控制**： - `regex=True`时支持正则匹配（如删除所有数字：`r'\d'`） - `regex=False`时仅进行字面匹配[^4] 2. **缺失值处理**： ```python df['code'].str.replace('.SZ', '', na_action='ignore') # 忽略NaN值 ``` 3. **性能优化**： - 大数据集优先使用向量化操作（`str.replace`）而非`apply` - 复杂替换逻辑可预编译正则表达式： ```python import re pattern = re.compile(r'\.SZ') df['code'] = df['code'].str.replace(pattern, '') ``` --- ### 五、关联技术扩展 1. **字符串截取**： ```python df['short_code'] = df['code'].str[:6] # 取前6位字符[^4] ``` 2. **分类数据转换**：若需将处理后的列作为分类变量，可转换类型[^1]： ```python df['code_clean'] = df['code_clean'].astype('category') ``` ---