如何利用Pandas刪除某列指定值所在的行
更新時間：2022年04月27日 16:01:04 作者：DonngZH
工作中通常會遇到大量的數(shù)據(jù)集需要處理,其中的一項就是將含有某些數(shù)據(jù)的行刪除掉,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于如何利用Pandas刪除某列指定值所在的行的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下
前言
使用pandas對數(shù)據(jù)操作，篩選數(shù)據(jù)時，根據(jù)任務(wù)要求有時不僅要某列中存在空值的行，并且要刪除某列中指定值所在行。
1.data.dropna()
默認參數(shù)： data.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
1-1 axis確定刪除存在缺失值的行或者是列
#刪除含有缺失值的行 axis=0或axis='index' #刪除含有缺失值的列 axis=1或axis='columns'
1-2 how 確定存在缺失值時，是否刪除行或者列
how='all'或how=‘a(chǎn)ny'。 how='all'時表示刪除全是缺失值的行（列） how='any'時表示刪除只要含有缺失值的行（列）
1-3 thresh=n表示保留至少含有n個非na數(shù)值的行
data.dropna(thresh=2)
1-4 subset確定要在哪些列中查找缺失值
#在source和target兩列中查找缺失值 data.drop(subset = ["source","target"])
1-5 inplace確定是否直接在原DataFrame修改
#刪除缺失值后不在原data上修改 inplace = False #刪除缺失值后在原data上修改 inplace = True
2.data.drop
默認參數(shù)：
data.drop(
labels=None,
axis=0,
index=None,
columns=None,
level=None,
inplace=False,
errors='raise',
)2-1 labels 指定行或者列的名稱
#參數(shù)axis為0表示在0軸（列）上搜索名為“姓名”的對象，然后刪除對象“姓名”對應(yīng)的行。
data.drop("姓名",axis = 0)
#參數(shù)axis為0表示在1軸（行）上搜索名為“姓名”的對象，然后刪除對象“姓名”對應(yīng)的列。
data.drop("姓名"，axis = 1)2-2 index 指定要刪除的行
#刪除data中索引為0和1的行 data.drop(index = [0,1])
2-3 columns 指定要刪除的列
#刪除data中列名為“source”和“target”的列 data.drop(columns=['source', 'target'])
3.實例
任務(wù)需求：刪掉“ZH_Term_len”列中值為0的全部行。
3-1 統(tǒng)計0的數(shù)量
#統(tǒng)計“ZH_Term_len”一列中有多少個0 data["ZH_Term_len"].value_counts()
3-2 找出0的索引
data[(data.ZH_Term_len == 0)].index.tolist()
3-3 使用drop函數(shù)以及index參數(shù)刪除所在的行
data = data.drop(index = data[(data.ZH_Term_len == 0)].index.tolist())
3-4 查看數(shù)據(jù)
data.info()
3-5 將索引重新排序
#會將標簽重新從零開始順序排序,使用參數(shù)設(shè)置drop=True刪除舊的索引序列 data = data.reset_index(drop=True)
3-6 統(tǒng)計“ZH_Term_len”列中值的數(shù)量
統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn)，“ZH_Term_len”列中值為0的行已經(jīng)全部被刪除掉。
總結(jié)
到此這篇關(guān)于如何利用Pandas刪除某列指定值所在行的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas刪除指定值所在行內(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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