dataframe删除某列中以30开头的行
时间: 2023-09-26 08:13:48 浏览: 51
假设你的DataFrame叫做`df`,列名叫做`column_name`,你可以使用以下代码来删除某列中以30开头的行:
```python
df = df[~df['column_name'].astype(str).str.startswith('30')]
```
这里使用了`astype(str)`将列转换为字符串类型,然后使用`str.startswith('30')`过滤掉以30开头的行,最后使用`~`取反符号来保留不以30开头的行。
相关问题
dataframe删除某列中以30开头的行,index重新排序
你可以使用以下代码来删除某列中以30开头的行,并重新排序索引:
```python
df = df[~df['column_name'].astype(str).str.startswith('30')].reset_index(drop=True)
```
这里使用了上一个问题中的代码来删除以30开头的行,然后使用`reset_index`方法将索引重新排序,并使用`drop=True`参数来删除原来的索引列。
dataframe中某列中有NA则删除该列
在Python中,可以使用pandas库中的DataFrame类型和dropna()方法来删除DataFrame数据中包含NA值的列。假设有一个名为df的DataFrame数据,可以使用以下代码删除包含NA值的列:
```
df = df.dropna(axis=1, how='any')
```
其中,axis参数表示要删除的轴的方向。这里的axis=1表示删除列。how参数表示删除的方式。这里的how='any'表示只要该列中包含一个NA值,就将其删除。如果要求该列中所有值都为NA才删除该列,可以使用how='all'。
上述代码将返回一个新的DataFrame数据,其中已经删除了包含NA值的列。如果要修改原来的DataFrame数据,可以使用inplace=True参数:
```
df.dropna(axis=1, how='any', inplace=True)
```
这里的inplace=True表示直接在原来的DataFrame数据中进行修改。
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