詳解pandas如何去掉、過(guò)濾數(shù)據(jù)集中的某些值或者某些行？
摘要在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與清理中，我們可能常常需要在數(shù)據(jù)集中去掉某些異常值。具體來(lái)說(shuō)，看看下面的例子。
0.導(dǎo)入我們需要使用的包
import pandas as pd
pandas是很常用的數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)處理的包。anaconda已經(jīng)有這個(gè)包了，純凈版python的可以自行pip安裝。
1.去掉某些具體值
數(shù)據(jù)集df中，對(duì)于屬性appPlatform（最后一列），我們想刪除掉取值為2的那些樣本。如何做？非常簡(jiǎn)單。
import pandas as pd
df[(True-df['appPlatform'].isin([2]))]
當(dāng)然，有時(shí)候我們需要去掉不止一個(gè)值，這個(gè)時(shí)候只需要在isin([]）的列表中添加。更具體來(lái)說(shuō)，例如，對(duì)于appID這個(gè)屬性，我們想去掉appID=278和appID=382的樣本。
df[(True-df['appID'].isin([278,382]))]
另外，我們有時(shí)候并不只是考慮某一列，還需要考慮另外若干列的情況。例如，我們需要過(guò)濾掉appPlatform=2而且appID=278和appID=382的樣本呢？非常簡(jiǎn)單。
df[(True-df['appID'].isin([278,382]))&(True-df['appPlatform'].isin([2]))]
其實(shí)，在這里我們看到，就是由兩部分組成的，第一部分就是appID中等于278和382的，另外一部分就是appPlatform中等于2的。兩者取邏輯關(guān)系 與（&）
2.過(guò)濾掉某個(gè)范圍的值
上面我們是了解了如何取掉某個(gè)具體值，下面，我們要看看如何過(guò)濾掉某個(gè)范圍的值。對(duì)于數(shù)據(jù)集df，我們想過(guò)濾掉creativeID（第一列）中ID值大于10000的樣本。
df[df['creativeID']<=10000]
另外，如果要考慮多列的話，其實(shí)和上面一樣，將兩種情況做邏輯與（&）就可以，不過(guò)值得注意的是，每個(gè)條件要用括號(hào)()括起來(lái)。
以上所述是小編給大家介紹的pandas如何去掉、過(guò)濾數(shù)據(jù)集中的某些值或者某些行詳解整合，希望對(duì)大家有所幫助，如果大家有任何疑問(wèn)請(qǐng)給我留言，小編會(huì)及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對(duì)腳本之家網(wǎng)站的支持！
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