pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列
时间: 2023-05-20 22:00:59 浏览: 94
您可以使用pandas.DataFrame中的drop()方法来删除含有特定数值的行或列,使用loc[]方法来选取含有特定数值的行或列。例如,要删除含有数值为0的行,可以使用以下代码:
df.drop(df[df==0].index, axis=0)
要选取含有数值为0的行,可以使用以下代码:
df.loc[df==0]
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pandas.DataFrame中删除包涵特定字符串所在的行
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```python
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'baz'], 'B': ['apple', 'orange', 'banana']})
# 找到包含特定字符串的行
rows_to_drop = df[df['B'].str.contains('an')].index
# 使用 drop() 方法删除指定的行
df = df.drop(rows_to_drop)
# 输出结果
print(df)
```
这将删除 DataFrame 中包含 'an' 字符串的行,即删除第二和第三行的数据。如果要匹配多个特定字符串,可以使用正则表达式。例如,要匹配包含 'an' 或 'le' 的行,可以使用以下代码:
```python
rows_to_drop = df[df['B'].str.contains('an|le')].index
```
Python gradio.DataFrame()怎么接受pandas.DataFrame
Gradio的DataFrame()函数可以接受pandas.DataFrame,只需要将pandas.DataFrame对象传递给DataFrame()函数即可。下面是一个简单的示例代码:
```
import gradio as gr
import pandas as pd
# 创建pandas.DataFrame对象
data = {'Name': ['Bob', 'Jane', 'Alice'],
'Age': [25, 30, 35],
'Country': ['USA', 'Canada', 'UK']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用Gradio的DataFrame()函数展示pandas.DataFrame
interface = gr.Interface(fn=lambda df: df, inputs="pandas.DataFrame", outputs="dataframe")
interface.test_launch()
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个pandas.DataFrame对象df,然后使用Gradio的DataFrame()函数展示了该数据框。注意,我们在Gradio的Interface()函数中将输入类型设为"pandas.DataFrame",输出类型设为"dataframe"。