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python?pandas數(shù)據(jù)處理之刪除特定行與列

 更新時(shí)間:2022年08月16日 09:23:03   作者:lucky科技汪  
Pandas是數(shù)據(jù)科學(xué)中的利器,你可能想到的數(shù)據(jù)處理騷操作,貌似用Pandas都能夠?qū)崿F(xiàn),下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python?pandas數(shù)據(jù)處理之刪除特定行與列的相關(guān)資料,文中通過(guò)實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下

dropna() 方法過(guò)濾任何含有缺失值的行

pandas.DataFrame里,如果一行數(shù)據(jù)有任意值為空,則過(guò)濾掉整行,這時(shí)候使用dropna()方法是合適的。下面的案例,任意列只要有一個(gè)為空數(shù)據(jù),則整行都干掉。但是我們常常遇到的情況,是根據(jù)一個(gè)指標(biāo)(一列)數(shù)據(jù)的情況,去過(guò)濾行數(shù)據(jù),類似Excel里面的過(guò)濾漏斗,怎么辦?

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.DataFrame([[1.,6.5,3.],[1.],[],[6.5,3.]],index=list('abcd'),columns=list('def'))
>>> data
     d    e    f
a  1.0  6.5  3.0
b  1.0  NaN  NaN
c  NaN  NaN  NaN
d  6.5  3.0  NaN
>>> data.dropna() #任意列只要有一個(gè)為空數(shù)據(jù),則整行都干掉
     d    e    f
a  1.0  6.5  3.0

方法一:dropna() 其他參數(shù)解析

原文鏈接,我們引入了dropna()方法的其他參數(shù)。

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

參數(shù)說(shuō)明:

  • axis:
    • axis=0: 刪除包含缺失值的行
    • axis=1: 刪除包含缺失值的列
  • how: 與axis配合使用
    • how=‘any’ :只要有缺失值出現(xiàn),就刪除該行或列
    • how=‘all’: 所有的值都缺失,才刪除行或列
  • thresh: axis中至少有thresh個(gè)非缺失值,否則刪除。比如 axis=0,thresh=10:標(biāo)識(shí)如果該行中非缺失值的數(shù)量小于10,將刪除改行
  • subset: list,在哪些列中查看是否有缺失值
  • inplace: 是否在原數(shù)據(jù)上操作。如果為真,返回None,否則返回新的copy,去掉了缺失值
>>> data.dropna(axis=0,subset=['e'])  #axis=0,刪除行,在subset的列中進(jìn)行查看
     d    e    f
a  1.0  6.5  3.0
d  6.5  3.0  NaN

方法二:替換并刪除,Python pandas 如果某列值為空,過(guò)濾刪除所在行數(shù)據(jù)

如上面的data數(shù)據(jù),如果希望“e”列數(shù)值為空NaN時(shí),刪除對(duì)應(yīng)行也就是“b、c”行數(shù)據(jù),保留其他行,用dropna()似乎比較麻煩。 這個(gè)時(shí)候的思路是:

  • fillna()給空值填充一個(gè)數(shù)值(如999999)
  • index.tolist()找出值為填充值所在行的索引
  • drop根據(jù)索引干掉對(duì)應(yīng)的行
>>> data['e']=data['e'].fillna(999999)
>>> find_index=data[(data.e==999999)].index.tolist()
>>> find_index
['b', 'c']
>>> data.drop(find_index)
     d    e    f
a  1.0  6.5  3.0
d  6.5  3.0  NaN

總結(jié)

到此這篇關(guān)于python pandas數(shù)據(jù)處理之刪除特定行與列的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python pandas刪除特定行列內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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