pandas删除异常值所在行 / 张生荣

pandas删除指定行详解

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. pa ...

目录前言 1.data.dropna() 1-1 axis确定删除存在缺失值的行或者是列 1-2 how 确定存在缺失值时,是否删除行或者列 1-3 thresh=n表示保留至少含有n个非na数值的 ...

在处理numpy数组,有这个需求,故写下此文: 使用np.argwhere和np.all来查找索引.要使用np.delete删除它们. 示例1 import numpy as np a = np.ar ...

目录前言 Pandas中缺少值NaN的介绍将缺失值作为Pandas中的缺少值NaN 缺少值NaN的删除方法删除所有值均缺失的行/列删除至少包含一个缺失值的行/列根据不缺少值的元素数量删除行/ ...

目录 1.滤除缺失数据dropna() 1)滤除含有NaN值的所有行 2)滤除含有NaN值的所有列 3)滤除元素都是NaN值的行 4)滤除元素都是NaN值的列 5)滤除指定列中含有缺失的行 2.删除重 ...

目录 pandas删除部分数据后重新索引原数据删除部分数据后附件:网上查到的格式化用的编码 pandas常用的index索引设置 1.读取时指定索引列 2. 使用现有的 DataFrame 设置 ...

目录 1.drop()函数 2.del函数首先,创建一个DataFrame格式数据作为举例数据. # 创建一个DataFrame格式数据 data = {'a': ['a0', 'a1', 'a2' ...

开始之前,pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况 1.删除具体列 2.删除具体行 3.删除包含某些数值的行或者列 4.删除包含某些字符.文字的行或者列本文就针对这四种情况探讨一下如 ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! #-*- coding:utf-8 _*- """ @author:Administrator @file: standard_proc ...

目录 dropna() 方法过滤任何含有缺失值的行方法一:dropna() 其他参数解析方法二:替换并删除,Python pandas 如果某列值为空,过滤删除所在行数据总结 dropna() ...

目录前言 1. 检查缺失值NaN 2. Pandas中NaN的类型 3. NaN的删除 dropna() 3.1 删除所有值均缺失的行/列 3.2 删除至少包含一个缺失值的行/列 3.3 根据不缺少 ...

目录 DataFrame指定的行删除按行名指定(行标签) 按行号指定未设置行名的注意事项 DataFrame指定的列删除按列名指定(列标签) 按列号指定多行多列的删除使用drop()方法删除 ...

处理方式: 存在缺失值nan,并且是np.nan: 删除存在缺失值的:dropna(axis='rows') 替换缺失值:fillna(df[].mean(), inplace=True) 不是缺失值 ...

目录 1 什么是异常值? 2 异常值的检测方法 1. 简单统计 2. 3∂原则 3. 箱型图 4. 基于模型检测 5. 基于近邻度的离群点检测 6. 基于聚类的方法来做异常点检测 7. 专门的离群点检 ...

目录按元素排序sort_values() 升序,降序(参数ascending) 多列排序缺失值NaN的处理(参数na_position) 更改原始对象(参数inplace) 按行方向排序(参数ax ...

剪切快捷键方式: dd:剪切光标所处当前行 n + dd:剪切光标所在行及以下共 n 行按 p 粘贴在光标所在行命令行方式: 例如剪切1到10行,并粘贴在12行处: 1,10 m 12 快捷键方 ...

关于Python数据分析中pandas模块在输出的时候,每行的中间会有省略号出现,和行与行中间的省略号....问题,其他的站点(百度)中的大部分都是瞎写,根本就是复制黏贴以前的版本,你要想知道其他问题 ...

目录 Pandas导入 Pandas与numpy的比较 Pandas的Series类型 Pandas的Series类型的创建 Pandas的Series类型的基本操作 pandas的DataFrame ...

前言首先我们做数据分析,想要得出最科学,最真实的结论,必须要有好的数据.而实际上我们一般面对的的都是复杂,多变的数据,所以必须要有强大的数据处理能力,接下来,我从我们面临的最真实的情况,一步一步教会 ...