python中 dataframe如何查找值相同的一列 然后删除对应列

在Python中，可以使用以下代码查找一个DataFrame中值全部相同的列，并删除对应的列：

# 创建一个样例数据框
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [1, 1, 1], 'z': [4, 4, 4]})

# 找出值全部相同的列
same_val_cols = [col for col in df.columns if df[col].nunique() == 1]

# 删除值全部相同的列
df = df.drop(same_val_cols, axis=1)

# 输出删除后的数据框
print(df)

这里，我们使用了上面查找值全部相同的列的代码。接着，使用 `drop()` 函数删除值全部相同的列，其中 `axis=1` 表示删除列。最后，通过 `print()` 函数输出删除后的数据框。

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可以使用 Pandas 库中的 drop() 函数来删除 DataFrame 中某列值为0对应的行。具体方法如下：

假设要删除 DataFrame 中名为 column_name 的列中值为0的行，可以按如下方式操作：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [0, 5, 6, 0], 'C': [7, 0, 9, 10]})

# 输出原始 DataFrame
print("原始 DataFrame：")
print(df)

# 删除列中值为0的行
df = df.drop(df[df["column_name"] == 0].index)

# 输出删除后的 DataFrame
print("删除后的 DataFrame：")
print(df)

在上面的代码中，首先创建了一个示例的 DataFrame，然后使用 drop() 函数删除了列中值为0的行。其中，代码 `df[df["column_name"] == 0]` 用于选取列中值为0的行，再使用 drop() 函数删除这些行。

需要注意的是，代码中的 "column_name" 需要替换为实际的列名。

python求dataframe其中一列与其他列的corr

可以使用 Pandas 库中的 `corr()` 方法来计算 DataFrame 的相关系数矩阵，然后选择其中一列与其他列的相关系数。例如，如果你想计算 DataFrame `df` 中列 A 与其他列的相关系数，可以这样做：

corr_matrix = df.corr()
corr_with_A = corr_matrix['A'].drop('A')

其中 `corr_matrix` 是 DataFrame 中所有列之间的相关系数矩阵，`corr_with_A` 是 Series 类型，它包含了列 A 与其他列的相关系数。注意，我们使用了 `drop()` 方法来删除 `corr_matrix` 中与 A 列对应的行，因为这些值的相关系数始终是 1.0。