python删除一个dataframe里小于0.85的值

可以使用以下代码删除DataFrame中小于0.85的值：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [0.5, 0.9, 1.2], 'B': [-0.1, 0.8, 1.1]})

# 删除小于0.85的值
df = df.mask(df < 0.85)

上述代码中，`mask` 方法会将小于0.85的值替换为 NaN，然后返回一个新的 DataFrame。如果想要在原 DataFrame 上直接修改，可以使用 `df.mask(df < 0.85, inplace=True)`。

相关问题

python将一个Dataframe的值进行百分数输出

可以使用 pandas 库中的 `applymap()` 方法和 Python 的格式化字符串来将 DataFrame 中的值转换为百分数进行输出。

具体实现步骤如下：

1. 导入 pandas 库，读取数据文件并生成 DataFrame 对象。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
df = pd.DataFrame(data)

2. 使用 `applymap()` 方法将 DataFrame 中的值转换为百分数。

df_percentage = df.applymap(lambda x: "{:.2f}%".format(x * 100))

3. 输出结果。

print(df_percentage)

完整代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
df = pd.DataFrame(data)

df_percentage = df.applymap(lambda x: "{:.2f}%".format(x * 100))

print(df_percentage)

其中，'data.csv' 是数据文件的文件名，需要根据实际情况进行修改。此外，上述代码将所有的值都转换为了百分数，如果只需要转换某些列或某些行的值，可以在 `applymap()` 方法中使用条件语句进行筛选。

python 建立一个dataframe

要使用Python建立一个DataFrame，首先需要导入pandas库。然后，我们可以通过以下几个步骤创建一个DataFrame。

1. 导入pandas库：

   import pandas as pd

2. 准备数据：
创建一个字典来表示数据。每个字典的键代表DataFrame的列名，值代表数据。

   data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
           '年龄': [25, 30, 35],
           '性别': ['男', '女', '男']}

3. 创建DataFrame：
使用字典数据创建DataFrame。

   df = pd.DataFrame(data)

现在，我们已经成功地建立了一个名为df的DataFrame。可以通过调用`print(df)`来查看DataFrame。

输出结果：

  姓名  年龄 性别
0  张三  25 男
1  李四  30 女
2  王五  35 男

DataFrame是一个二维数据结构，类似于表格或电子表格。它由多个行和列组成，每一列可以包含不同类型的数据。使用DataFrame，我们可以方便地对数据进行分析和处理。