df 删除筛选出指定列名的行
时间: 2023-04-07 10:02:15 浏览: 117
可以使用 pandas 库中的 drop 函数来删除筛选出指定列名的行,具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 删除指定列名的行
df = df.drop(columns=['列名1', '列名2'])
# 输出结果
print(df)
```
其中,`data.csv` 是你要操作的数据文件名,`列名1` 和 `列名2` 是你要删除的列名。
相关问题
python指定条件循环删除dataframe中某一行
可以回答这个问题。您可以使用 Pandas 库中的 drop() 方法来删除 DataFrame 中符合特定条件的行。例如,如果您想删除 DataFrame 中 "column_name" 列中值为 "value" 的所有行,可以使用以下代码:
```
df = df.drop(df[df['column_name'] == 'value'].index)
```
其中,df 是您的 DataFrame 对象,'column_name' 是您要筛选的列名,'value' 是您要删除的值。这将返回一个新的 DataFrame,其中已删除了符合条件的行。
pandas 删掉指定
行的方法是什么?如何使用isin()方法来筛选指定行?
要删除pandas DataFrame中的指定行,可以使用drop()方法。可以通过传递行索引或行标签来指定要删除的行。例如,要删除第2行和第4行,可以使用以下代码:
```
df = df.drop([1, 3])
```
其中,df是DataFrame对象,[1, 3]是要删除的行的索引列表。
要使用isin()方法来筛选指定行,可以将需要的行值以列表方式传入isin()方法中。例如,要筛选出列名为“column_name”的DataFrame中值为1、2、3的行,可以使用以下代码:
```
df = df[df['column_name'].isin([1, 2, 3])]
```
其中,df是DataFrame对象,'column_name'是要筛选的列名,[1, 2, 3]是要筛选的行值列表。