pandas 删除一列中大于500的数值 / 张生荣

Pandas删除数据的几种情况(小结)

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 ...

客户需求查看销售人员不为空值的行数据存储情况如图: 代码实现 import pandas as pd data = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='Sh ...

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 ...

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 ...

分割成一个包含两个元素列表的列对于一个已知分隔符的简单分割(例如,用破折号分割或用空格分割).str.split() 方法就足够了 . 它在字符串的列(系列)上运行,并返回列表(系列). >& ...

目录 1.loc方法 2.iloc方法补充:利用loc.iloc提取所有数据总结实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc. l ...

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' ...

使用 pd.Series把dataframe转成Series ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date']) 使用astype改变列中的值的类 ...

如果我有一个数据集,他的某个列名下面的value很长,我们需要筛选出,所有列名中value值字符串大于20的数据集. 其实比较简单啦,一句代码就可以搞定 #对该列进行强制的字符类型转换 df[&quo ...

话不多说,直接上代码吧! import numpy as np A = np.delete(A, 1, 0) # 删除A的第二行 B = np.delete(B, 2, 0) # 删除B的第三行 C ...

最近在倒腾一个txt文件,因为文件太大,所以给切割成了好几个小的文件,只有第一个文件有标题,从第二个开始就没有标题了. 我的需求是取出指定的列的数据,踩了些坑给研究出来了. import pandas ...

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 ...

最近一个开发需求中要求用pandas实现该需求: 逐行对比两列,选出每行两列中较大的值加到第三列翻了下好像没有类似的函数,所以没办法要自己造轮子,直接上代码和注释 # 需要对比的值为value_x和 ...

使用groupby([ ]).size()统计的结果,值相同的字段值会不显示如上图所示,第一个空着的行是982499 7 3388 1,因为此行与前面一行的这两个字段值是一样的,所以不显示.第二个空 ...

目录删除数据库表中的某一列 Mysql删除列,添加列的sql语句删除数据库表中的某一列删除某一字段的值 update table_name SET field_name = ''; 删除某一列 ...

目录方法1:使用dataframe.loc[]函数方法2:使用NumPy.where()函数方法3:使用pandas掩码函数方法4:替换包含指定字符的字符串方法1:使用dataframe.l ...

concat 与其说是连接,更准确的说是拼接.就是把两个表直接合在一起.于是有一个突出的问题,是横向拼接还是纵向拼接,所以concat 函数的关键参数是axis . 函数的具体参数是: concat( ...

本文通过一个csv实例文件来展示如何删除Pandas.DataFrame的行和列数据文件名为:example.csv 内容为: date spring summer autumn winter 20 ...

在python中进行数据处理,经常会遇到有些元素内容是不需要的.需要进行删除或者替换.本篇就详细探讨一下各种数据类型(series,dataframe)下的删除方法随机创建一个DataFrame数据 ...

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/ ...