Python?pandas刪除指定行/列數(shù)據(jù)的方法實例
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,刪除第二次及之后出現(xiàn)的重復(fù)項。
last:保留最后一次出現(xiàn)的重復(fù)項,刪除之前出現(xiàn)的重復(fù)項。
"false":刪除所有重復(fù)項。
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"]來實現(xiàn)刪除指定列,但該方法不推薦,因為這默認(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)
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