Python?pandas刪除指定行/列數(shù)據(jù)的方法實(shí)例
1.濾除缺失數(shù)據(jù)dropna()
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({"record":[np.nan,"亞健康|潘光|45歲","疾病|張思",np.nan],"date":[np.nan,20210102,20210103,20210104]},index=["one","two","three","four"])
1)濾除含有NaN值的所有行
df.dropna()#默認(rèn)axis=0
2)濾除含有NaN值的所有列
df.dropna(axis=1)
3)濾除元素都是NaN值的行
df.dropna(axis=0,how="all")
4)濾除元素都是NaN值的列
5)濾除指定列中含有缺失的行
df.dropna(subset=["record"],axis=0)
以上如果需要在原數(shù)據(jù)上直接做更改，需設(shè)置參數(shù)inplace=True
2.刪除重復(fù)值 drop_duplicates()
df=pd.DataFrame({'state':[1,1,2,2,1,2,2],'pop':['a','b','c','d','b','c','d']})
語法：drop_duplicates(subset,keep,inplace)，其中參數(shù) keep:{‘first’，‘last’，F(xiàn)alse}，默認(rèn)’first’
first：保留第一次出現(xiàn)的重復(fù)項(xiàng)，刪除第二次及之后出現(xiàn)的重復(fù)項(xiàng)。
last：保留最后一次出現(xiàn)的重復(fù)項(xiàng)，刪除之前出現(xiàn)的重復(fù)項(xiàng)。
"false"：刪除所有重復(fù)項(xiàng)。
1)keep=“first”
df.drop_duplicates(keep="first")
2)keep=“last”
df.drop_duplicates(keep="last")
3)keep=False
df.drop_duplicates(keep=False)
4)刪除指定列中重復(fù)項(xiàng)對應(yīng)的行
df.drop_duplicates(subset=["state"],keep="first")
以上如果需要在原數(shù)據(jù)上直接做更改，需設(shè)置參數(shù)inplace=True
3.根據(jù)指定條件刪除行列drop()
df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=["one","two","three","four"])
1).刪除指定列
df.drop(["one"],axis=1)
另外，也可通過del df["one"]來實(shí)現(xiàn)刪除指定列，但該方法不推薦，因?yàn)檫@默認(rèn)直接在源數(shù)據(jù)上做更改。
2).刪除指定行
df.drop([0],axis=0)
以上如果需要在原數(shù)據(jù)上直接做更改，需設(shè)置參數(shù)inplace=True
總結(jié)
到此這篇關(guān)于Python pandas刪除指定行/列數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python pandas刪除指定行/列內(nèi)容請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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