定位要删除的行 需求:删除指定列中NaN所在行. 如下图,’open‘ 列中有一行为NaN,定位到它,然后删除. 定位: df[np.isnan(df['open'])].index # 这样即可定位到所在行的index,然后对该index进行drop操作即可 删除行 df.drop(df[np.isnan(df['open'])].index, inplace=True) # 直接drop对应indx即可删除该行

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何操作. 数据准备 模拟了一份股票交割的记录. In [1]: import pandas as pd In [2]: data = { ...: '证券名称' : ['格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通','格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通'], ...: '摘要

在用easyui中做CRUD功能时,当删除一行或多行数据后再点击修改会提示你选中了多行,如何解决这个bug了? 在删除成功后,加上这句话就可以了:$("#dg").datagrid('clearSelections');//清空已经选择的行

有时候我们需要删除文件的某一行,来更新文件,在这我个人扩展了一个函数,以删除指定条件的行. static void UpdateHistoryFile(void) { FILE *fin,*fout; ; STest test; do { fin=fopen("test.txt","r"); fout=fopen("t.tmp","w"); while(readHistoryFile(fin, &test) != EO

运用 sed 命令高效地删除文件的特定行 正常来说,我们想要删除文件中的某些行内容,一般都是先打开这个文件,然后找到要删除的内容,再然后选中这些行并按删除键进行删除,这在数据量很少时是没有问题的.但是,一旦文件中的行数据非常多,而且数据冗杂的情况下,你还要用上面的方法去做的话就很恐怖了.为此,今天这篇文章将带大家一起学习运用 sed 命令行工具,即使在数据多而杂的情况下也能高效而优雅地删除文件中的特定行内容. sed 是 Stream Editor 的简写,它用于在 Linux 中进行基本的文本

问题来源:https://stackoverflow.com/questions/13851535/how-to-delete-rows-from-a-pandas-dataframe-based-on-a-conditional-expression 问: 我有一个pandas DataFrame,我想删除它特定列中字符串差姑娘是大于2的行,我知道我可以使用df.dropna()来去除包含NaN的行,但我没有找到如何根据条件删除行. 似乎我能够这样做: df[(len(df['column n

Outline 处理数据时,遇到文件中包含一些不需要的数据(行),需要把这些不符合要求的行给删除掉. 例如:该数据中应该都是2000年的数据,但是包含了一些2001年的数据,所以需要把2001年的数据给删除掉. 筛选出指定行 找到所有包含2000年的数据: source_df[(source_df['date'].map(lambda d: d.split('/')[0])).isin([‘2000’])] # source_df 为读取的csv文件对象 根据pandas中取反操作:”~“, 取

删除df中任意字段等于'null'字符串的行: df=df.astype(str)#把df所有元素转为str类型 df=df[df['A'].isin(['null','NULL'])] #找出df的'A'列值为'null'或'NULL'(注意此处的null是字符串,不是空值) df=df[~df['A'].isin(['null','NULL'])] #过滤掉A列为'null'或'NULL'的行,~表示取反 去掉任意一列为'null'值的行,目前只能想到用循环: for col in list

#!/usr/bin/python import pandas as pd df = pd.read_excel('c:\data\zichan.xlsx') df_sn = pd.read_excel('c:\data\SN.xlsx') sn_series = pd.Series(df_sn['SN'].values) print(sn_series.size) new_df = df[~df['SN'].isin(sn_series)] new_df.to_excel('c:\data\o

pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据机构)和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构). 本文为了方便理解会与excel或者sql操作行或列来进行联想类比 1.重新索引:reindex和ix 上一篇中介绍过数据读取后默认的行索引是0,1,2,3...这样的顺序号.列索引相当于字段名(即第一行数据),这里重新索引意思就是可以将默认的索引重新修改成自己想要的样子. 1.1 Series 比方说:data=Series([4,5,6],index=['a',

1.创建带有缺失值的数据库:   import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index = list('abcde'), columns = ['one', 'two', 'three']) # 随机产生5行3列的数据 df.ix[1, :-1] = np.nan # 将指定数据定义为缺失 df.ix[1:-1, 2] = np.nan print('\ndf1') # 输出df

使用dropna()函数去掉NaN的行或列 import pandas as pd import pickle import numpy as np dates = pd.date_range() df = pd.DataFrame(np.arange().reshape((,)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) df.iloc[,]=np.nan df.iloc[,]=np.nan print(df) print(df.dropna(ax

1.创建数据帧 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 'A', '3%' ], [2, 'B']], index=['row_0', 'row_1'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) 2.获取形状信息 shape = df.shape 2.1 获取行数 rows = shape[0] 或 rows = len(df.index) 2.2 获取列数 cols = df.shape[1] 或 cols = l

df.mode()return的是一个frame,因为可能存在多个总数.那么用mode()来填充nan的时候就要注意了,如果直接 df.fillna(df.mode()) 会发现还是有很多空值没有填充,正确的写法如下: df.fillna(df.mode().iloc[0])# iloc 安装行的index访问

假如表A有一列,名字为“Age”,有些行对应的Age为NULL,如果要删除这些行,使用一下语句: delete from A where Age is null;

DataTable dtTcu = GetAllTcuInfoBySdId(sdId); DataTable dtToesm = GetAllToesmBySdId(sdId); foreach (DataRow row in dtToesm.Rows) { int toesmTcuId = ConvertHelper.ToInt32(row["toesm_manager_tcu_id"]); //店主 int shopOaId = ConvertHelper.ToInt32(row[

在B1输入 =COUNTIF(A$1:A1,A1) 下拉,会有数字1.2.1.2 第二步,选中B列升序排序,排序后,将B列为1的整行删除即可. 再补充下,这样是以姓名为条件来筛选,不会影响你的数据.你自己试一次就知道了

方法一:直接del df['column-name'] 删除sub_grade_列, 输入del df['sub_grade_x'] 方法二:采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. df= df.drop('column_name', 1) 输入:df,drop('num',axix=1),不改变内存,及输入df的时候,它还是显示原数据 2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 输入:df.drop('num',axix=1,inpl

从别的地方复制来的源代码有时候会把前面的行号也一起拷过来,如果只是十几行代码的话手工去除还是方便的,但是如果代码有很多行的话,一行一行地删就不明智了. 例如我要复制以下代码 1 public class Calc { 2 public static void main(String [] args) { 3 4 int result = 0; 5 6 if (args.length != 3) { 7 System.out.println("Usage: java Calc operato1 o