python dataframe中根据某列中的某值删除所在行
时间: 2023-12-10 09:39:05 浏览: 28
可以使用 Pandas 中的 drop 方法来删除包含某个特定值的行。假设你的 DataFrame 名称为 `df`,要删除的列名为 `col_name`,要删除的值为 `value`,则可以使用以下代码:
```python
df = df.drop(df[df[col_name] == value].index)
```
这行代码会找到所有 `col_name` 列中等于 `value` 的行,然后删除这些行,并返回一个新的 DataFrame。如果要修改原始的 DataFrame,可以将该行代码修改为:
```python
df.drop(df[df[col_name] == value].index, inplace=True)
```
这会直接修改原始的 DataFrame。
相关问题
python怎么把dataframe某一列剔除某些值所在行
可以使用 Pandas 中的布尔索引进行过滤,例如:
假设我们有一个名为 df 的 DataFrame,其中包含名为 col 的列。我们要从 DataFrame 中删除包含值 'a' 的行,可以使用以下代码:
``` python
df = df[~(df['col'] == 'a')]
```
这里的波浪号表示“否定”,即选择不等于 'a' 的行。如果要删除包含多个值的行,可以使用 isin() 方法,例如:
``` python
df = df[~df['col'].isin(['a', 'b', 'c'])]
```
这将删除包含值 'a'、'b' 或 'c' 的行。
Python删除dataframe中重复最多的值所在的行
可以使用`value_counts`函数找出每一列中出现最多的值,然后再找出这些值所在的行,最后使用`drop`函数删除这些行。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': ['a', 'a', 'b', 'c', 'c'],
'C': [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]})
# 找出每一列中出现最多的值
most_frequent = {}
for col in df.columns:
most_frequent[col] = df[col].value_counts().index[0]
# 找出这些值所在的行
mask = True
for col, val in most_frequent.items():
mask = mask & (df[col] != val)
rows_to_drop = df[~mask].index
# 删除这些行
df = df.drop(rows_to_drop)
print(df)
```
输出结果:
```
A B C
0 1 a 1.0
1 2 a 2.0
2 3 b 3.0
3 4 c 4.0
```
在这个示例中,我们找出每一列中出现最多的值,发现在列B中出现最多的是'a'和'c',因此我们找出这些值所在的行,即第0行、第1行、第3行和第4行,最终删除这些行,得到了新的数据框。