Pandas删除指定数据

最新推荐文章于 2024-09-08 13:36:27 发布
最新推荐文章于 2024-09-08 13:36:27 发布
阅读量187 收藏
点赞数 2
文章标签： pandas python 爬虫
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhtyok/article/details/141678497
版权 
import pandas as pd
df = pd.read_excel('Test.xlsx')#读取Excel
df = df[df['T'].str.contains('STR', na=False) == False]#删除T列包含STR的数据

背生双翼
关注
Pandas数据清洗之数据分组和删除重复数据
C'mon的博客
08-22 1188
函数对DataFrame进行分组。这是一个非常强大的功能，可以基于一个或多个列的值来聚合数据。这个方法提供了很多选项来定制你如何处理重复的数据。在Pandas中，删除DataFrame中的重复行可以通过。你可以根据需要选择不同的聚合函数，例如。这里是一个简单的例子来说明如何使用。在Pandas中，你可以使用。
pandas删除含有特定数值的行或列
06-20
使用pandas处理数据时，如何实现删除/选取某列含有特殊数值的行或者某行含有特殊数值的列，以及如何去除含有空值的行或列
Python教程：Pandas删除数据的4种情况
2401_86372566的博客
09-08 635
🍅 硬核资料：关注即可领取PPT模板、简历模板、行业经典书籍PDF。🍅 技术互助：技术群大佬指点迷津，你的问题可能不是问题，求资源在群里喊一声。🍅 面试题库：由技术群里的小伙伴们共同投稿，热乎的大厂面试真题，持续更新中。🍅 知识体系：含编程语言、算法、大数据生态圈组件（Mysql、Hive、Spark、Flink）、数据仓库、Python、前端等等。加入社区：https://bbs.youkuaiyun.com/forums/4304bb5a486d4c3ab8389e65ecb71ac0。
Pandas 删除数据
不忘初欣丶的博客
04-16 1万+
pandas中删除数据，删除重复值、删除缺失值等
Pandas删除数据的几种方法
weixin_43890704的博客
08-02 1万+
Pandas删除数据的几种方法
pandas删除符合条件的多行
I_AM_KK的博客
06-19 4469
假设删除w1中date列中数值大于200的行，并保存删除后的表为w2 先写w2=w1.drop() 补上行w2=w1.drop(w1[].index) 添上条件w2=w1.drop(w1[w1.date>200].index) 成功。
pandas删除指定行详解
09-19
### pandas删除指定行详解 #### 一、引言 在数据处理过程中，经常需要对数据进行清洗，其中包括删除不需要的数据行。Python中的pandas库提供了强大的数据操作功能，包括删除DataFrame中的指定行。本文将详细介绍...
Pandas删除数据的几种情况(小结)
09-19
以上是Pandas删除数据的基本方法，实际应用中可能需要结合其他数据处理技巧，如合并条件、递归删除等。在进行数据清理时，应谨慎操作，确保不会丢失重要信息，并始终备份原始数据。在处理大量数据时，效率也是需要...
pandas数据处理基础之筛选指定行或者指定列的数据
09-20
在Python的pandas库中，数据处理是一项核心任务，它提供了高效、灵活的DataFrame和Series数据结构，使得处理二维表格数据变得简单。本篇文章将详细讲解如何筛选指定行或列的数据，这对于数据分析和数据清洗至关重要...
Python案例-Pandas提取指定数据并保存在原Excel工作簿中
最新发布
12-17
在这个Python案例中，我们将关注如何使用Pandas库来提取Excel文件中的指定数据，并将这些数据保存回原Excel工作簿中。 首先，需要安装并导入Pandas库。在安装Pandas之前，通常需要确保Python环境已经配置好。安装...
Python删除Excel中的指定工作簿Sheet
车手只需要车和手，压力来自轮胎
07-05 8836
Python删除Excel中的指定工作簿Sheet 简单粗暴上代码 默认文件路径为同一个文件夹 # 删除空表头Sheet1 # 执行删除操作： sheet_name1 = 'Sheet1' # 载入工作簿 workbook = openpyxl.load_workbook('SOM_Result.xlsx') # # 删除目标Sheet worksheet = workbook[sheet_name1] workbook.remove(worksheet) # 保存已做删除处理的工作簿 workbook.
pandas的简单使用（删除）
qq_55342245的博客
11-25 828
pandas的简单使用--删除一级目录二级目录三级目录 一级目录 二级目录 三级目录
Pandas技巧：删除列为指定值的数据
opp003的博客
10-16 1万+
初始化一个DataFrame df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D']) 输出： A B C D 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 如果要删除A列中值为0的那一行： df = df[df['A'] != 0] 输出： A B C D 1 4 5 6 7...
pandas—删除某行或某列数据
小橙子的博客
08-02 4万+
以上就是pandas删除某行某列数据的用法，drop()相对于del()来说，灵活性更高，更为实用。（2）、没有加入inplace参数，默认不会对原来数据进行修改，需要将结果赋值给新的变量。对象，使用pandas读取数据文件后，数据就以DataFrame数据结构存储在内存中。注意（1）、删除列的操作时，axis参数不可省，因为axis默认为0（行）；此操作会对原数据df进行删除，且一次只能删除一列。注DataFrame是最常用的。语法deldf[‘列名’]实例3同时删除多行多列。......
pandas如何删除指定一行数据
weixin_35749796的博客
02-13 5849
可以使用Pandas的drop函数来删除指定的一行数据。例如，如果你想删除DataFrame中索引为3的行，可以这样做： df = df.drop(3) 你也可以通过指定参数axis来删除列数据，例如： df = df.drop('column_name', axis=1) 需要注意的是，默认情况下，删除的是行(即axis=0)。如果想要永久删除，需要将结果赋值回原来的DataFrame中。 ...
python pandas 数据处理：删除特定行、列
ITxiaozhang7的博客
06-09 1万+
pandas 数据处理，删除特定行、列
pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行？
SCUT_Sam
07-26 14万+
摘要在进行数据分析与清理中，我们可能常常需要在数据集中去掉某些异常值。具体来说，看看下面的例子。0.导入我们需要使用的包import pandas as pdpandas是很常用的数据分析，数据处理的包。anaconda已经有这个包了，纯净版python的可以自行pip安装。1.去掉某些具体值数据集df中，对于属性appPlatform（最后一列），我们想删除掉取值为2的那些样本。如何做？非常简单...
pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列
热门推荐
luocheng7430的博客
06-20 31万+
1.删除/选取某列含有特殊数值的行 import pandas as pd import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC')) print(df1) df2=df1.copy() #删除/选取...
pandas删除指定数据
04-18
可以使用 drop() 方法来删除指定数据。举个例子，假设我们有一个 DataFrame 叫做 df，里面有一列叫做 'name'，其中某些行的值是 'John'，我们想把这些行删除，那么可以这样做： df.drop(df[df['name'] == 'John'].index, inplace=True) 这里我们首先使用 df['name'] == 'John' 来找出所有值为 'John' 的行，然后使用 df[df['name'] == 'John'].index 找出这些行的索引，最后使用 drop() 方法删除这些行。 需要注意的是，drop() 方法默认不会修改原始 DataFrame，而是返回一个新的 DataFrame，如果我们想要修改原始 DataFrame，需要设置 inplace 参数为 True。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值