python數(shù)據(jù)分析之如何刪除value=0的行
前言
拿到一堆數(shù)據(jù)，首先我們是要對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理，其中數(shù)據(jù)存在一些值為空或者是我們不想要的數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行刪除或者是修改數(shù)據(jù)值。下面是對(duì)于該例子進(jìn)行刪除和修改：
>>> df out[]: salary age gender 0 10000 23 男 1 15000 34 女 2 23000 21 男 3 0 20 女 4 28500 0 男 5 35000 37 男
一、數(shù)據(jù)處理
1. df.replace()方法：將“男”用1來(lái)表示，“女孩”用0來(lái)表示。
>>> df.replace(["男", "女"], [1, 0]) out[]: salary age gender 0 10000 23 1 1 15000 34 0 2 23000 21 1 3 0 20 0 4 28500 0 1 5 35000 37 1
2. pd.DataFrame.loc（）方法來(lái)指定列中數(shù)據(jù)為0的行:
>>> df = df.loc[~((df['salary'] == 0) | (df['age'] == 0))] >>> df out[]: salary age gender 0 10000 23 1 1 15000 34 0 2 23000 21 1 3 35000 37 1
還可以用：
df = df.loc[df['salary'] * df['age'] != 0]
二、刪除某行方法的使用
1.刪除全行都是為0的行
代碼如下：
>>> df.loc[~(df==0).all(axis=1)]
看起來(lái)比較對(duì)稱可以這樣寫(xiě)：
>>> df.loc[(df!=0).any(axis=1)]
使用dropna方法來(lái)刪除：
>>> new_df = df[df.loc[:]!=0].dropna()
2.用nan替換零，然后刪除所有行中數(shù)據(jù)都為nan的行。之后，將nan替換為零。
代碼如下：
import numpy as np df = df.replace(0, np.nan)# 把0替換成nan df = df.dropna(how='all', axis=0)# 刪除所有為nan的行 df = df.replace(np.nan, 0)# 再把nan替換成0
3.刪除某行中某個(gè)值為0的行
代碼如下：|
>>> df= df[df['salary'] != 0]
4.使用lambda函數(shù)來(lái)刪除行
代碼如下：
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),
index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five'],
columns=list('abc'))
df.loc[['one', 'three']] = 0 # 把第一行和第三行改為0
print(df)
print(df.loc[~df.apply(lambda row: (row==0).all(), axis=1)])輸出為：
要在任何行中刪除所有值為0的列：
new_df = df[df.loc[:]!=0].dropna() new_df
輸出為：
總結(jié)
到此這篇關(guān)于python數(shù)據(jù)分析之如何刪除value=0行的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python刪除value=0的行內(nèi)容請(qǐng)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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