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

pandas 的dataframe 对 数据查询可以通过3种方式 . 预备知识: 1. pandas 的索引和label都是从0开始的计数的 2. 时间切片都是左闭右开的. [5:6,:]  只会输出index =5的那一行值. pd.dataframe的3种方式实现数据查询 1. 取其中的一个元素 .iat[x,x] 2. 基于位置的查询.iloc[],    iloc[2,1] ,查询第二行, 3. 基于label的查询 .loc[x]. 比如营业额大于 100万的样本.对某个lable 有

https://stackoverflow.com/questions/11418192/pandas-complex-filter-on-rows-of-dataframe mask = df.apply(lambda row: row["col"].val < 100, axis=1) df[mask]

Pandas提供了duplicated.Index.duplicated.drop_duplicates函数来标记及删除重复记录 duplicated函数用于标记Series中的值.DataFrame中的记录行是否是重复,重复为True,不重复为False pandas.DataFrame.duplicated(self, subset=None, keep='first', inplace='True') pandas.Series.duplicated(self, keep='first')

删除pandas DataFrame的某一/几列: 方法一:直接del DF['column-name']   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): 2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True)   # Note: zero indexed   注意:凡是会

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 此文我们继续围绕DataFrame介绍相关操作. 平时在用DataFrame时候,删除操作用的不太多,基本是从源DataFrame中筛选数据,组成一个新的DataFrame再继续操作. 1. 删除DataFrame某一列 这里我们继续用上一节产生的DataFram

pandas 获取不符合条件的dataframe 或将其过滤掉: df[df["col"].str.contains('this'|'that')==False] >>> df = pd.DataFrame({"A": ["Hello", "this", "World", "apple"]}) >>> df[df['A'].str.contains(&

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 在操作DataFrame时,肯定会经常用到loc,iloc,at等函数,各个函数看起来差不多,但是还是有很多区别的,我们一起来看下吧. 首先,还是列出一个我们用的DataFrame,注意index一列,如下: 接下来,介绍下各个函数的用法: 1.loc函数 愿意看

用python做数据分析pandas库介绍之DataFrame基本操作   怎样删除list中空字符? 最简单的方法:new_list = [ x for x in li if x != '' ] 这一部分主要学习pandas中基于前面两种数据结构的基本操作. 一.查看数据(查看对象的方法对于Series来说同样适用) 1.查看DataFrame前xx行或后xx行a=DataFrame(data);a.head(6)表示显示前6行数据,若head()中不带参数则会显示全部数据.a.tail(6)

Pandas DataFrame数据的增.删.改.查 https://blog.csdn.net/zhangchuang601/article/details/79583551 #删除列 df_2 = df_1.drop(columns=['deptNo','routeNo']).copy() del df_2['trp_vehicleType'] #列名变更 df_3 = df_2.rename(columns={'dingdanNo':'订单号', 'createTime':'建单时间'})

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 对于DataFrame的修改操作其实有很多,不单单是某个部分的值的修改,还有一些索引的修改.列名的修改,类型修改等等.我们仅选取部分进行介绍. 一.值的修改 DataFrame的修改方法,其实前面介绍loc方法的时候介绍了一些. 1. loc方法修改 loc方法实

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 在pandas里,DataFrame是最经常用的数据结构,这里总结生成和添加数据的方法: ①.把其他格式的数据整理到DataFrame中: ②在已有的DataFrame中插入N列或者N行. 1. 字典类型读取到DataFrame(dict to DataFrame

pandas.DataFrame 中的insert(), pop() 在pandas中,del.drop和pop方法都可以用来删除数据,insert可以在指定位置插入数据. 可以看看以下示例. import pandas as pd from pandas import DataFrame, Series data = DataFrame({'name':['yang', 'jian', 'yj'], 'age':[23, 34, 22], 'gender':['male', 'male', '

解释: 如果你的硬盘空间小,并且不想设置数据库的日志为最小(因为希望其他正常的日志希望仍然记录),而且对速度要求比较高,并清除所有的数据建议你用turncate table1,因为truncate 是DDL操作,不产生rollback,不写日志速度快一些,然后如果有自增的话,恢复到1开始,而delete会产生rollback,如果删除大数据量的表速度会很慢,同时会占用很多的rollback segments,同时还要记录下G级别的日志 :当然如果有条件删除比如where time<'2006-3

今天在写程序过程中,需要根据判断条件删除一个Map中的相应数据,我自然而然想到可以通过调用Map中的remove(Object key)函数进行删除:代码如下: public Map<Double, Double> processMap(Map<Double, Double> list) { Map<Double, Double> map = list; Iterator<Double> iter = map.keyset().iterator; while

oracle 快速删除大批量数据方法(全部删除,条件删除,删除大量重复记录) 分类: ORACLE 数据库 2011-05-24 16:39 8427人阅读 评论(2) 收藏 举报 oracledeletetablesqllogginginsert 全部删除 如果是删除某个表的所有数据,并且不需要回滚,使用 TRUNCATE 就ok了.关于Trancate 参见这里http://blog.csdn.net/gnolhh168/archive/2011/05/24/6442561.aspx SQL

定义: DataFrame是二维的.大小可变的.成分混合的.具有标签化坐标轴(行和列)的表数据结构.基于行和列标签进行计算.可以被看作是为序列对象(Series)提供的类似字典的一个容器,是pandas中主要的数据结构. 形式: class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) 参数含义: data : numpy ndarray(多维数组)(结构化或同质化的), dict(字典

示例: 有如下表需要进行行转列: 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import MySQLdb from warnings import filterwarnings # 由于create table if not exists总会抛出warning,因此使用filterwarnings消除 filterwarnings('ignore', category = MySQLdb.Warning) from sqlalchemy i

之前已经写过pandas DataFrame applymap()函数 还有pandas数组(pandas Series)-(5)apply方法自定义函数 pandas DataFrame 的 applymap() 函数和pandas Series 的 apply() 方法,都是对整个对象上个各个值进行单独处理,返回一个新的对象. 而pandas DataFrame 的  apply() 函数,虽然也是作用于DataFrame的每个值,但是接受的参数不是各个值本身,而是DataFrame里各行(

上一篇pandas DataFrame apply()函数(1)说了如何通过apply函数对DataFrame进行转换,得到一个新的DataFrame. 这篇介绍DataFrame apply()函数的另一个用法,得到一个新的pandas Series: apply()中的函数接收的参数为一行(列),把一行(列)通过计算,返回一个值,最后返回一个Series: 下图展示了把DataFrame的各列转换成一个数,最后返回成一个Series: 举个栗子: import numpy as np imp