df = pd.DataFrame({ 'A': ['南宁建维', '南宁建维', '南宁建维', '南宁建维']}, columns=['A']),pandas中如何去掉A列包含建维的关键字,且新的值保留在A列
时间: 2024-09-14 08:15:10 浏览: 21
在Python的Pandas库中,你可以使用`str.contains()`函数来检查一列中的字符串是否包含特定的关键字。如果你想删除包含"建维"的行,你可以使用`drop()`函数。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A': ['南宁建维', '南宁建维', '南宁建维', '南宁维康']}, columns=['A'])
# 使用str.contains()函数检查'A'列中的每个字符串是否包含'建维'
df = df.drop(df[df['A'].str.contains('建维')].index)
```
这段代码首先创建了一个DataFrame,其中'A'列包含四个字符串,每个字符串都包含"南宁建维"这个词。然后,它使用`str.contains('建维')`函数检查每一行中的字符串是否包含"建维"。如果包含,那么这一行就会被删除。最后,`drop()`函数被用来删除所有被删除的行。
注意:这段代码会删除包含"建维"的所有行,而不仅仅是包含"南宁建维"的行。如果你只想删除包含"南宁建维"的行,你需要稍微修改一下代码。
此外,这段代码会直接修改原始DataFrame。如果你不希望修改原始DataFrame,你可以先创建一个新的DataFrame,然后再进行操作。
相关问题
df = pd.DataFrame
df = pd.DataFrame是Pandas库中的一个函数,用于创建一个数据框(DataFrame)。数据框是一种二维的数据结构,类似于Excel中的表格,可以存储和处理结构化数据。
在创建DataFrame时,可以传入不同类型的数据,如列表、字典、数组等。DataFrame由行和列组成,每一列可以有不同的数据类型。以下是创建DataFrame的一些常见方式:
1. 从列表创建DataFrame:
```
import pandas as pd
data = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
```
2. 从字典创建DataFrame:
```
import pandas as pd
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
```
3. 从数组创建DataFrame:
```
import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array([['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]])
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
```
DataFrame提供了许多功能强大的方法和属性,可以对数据进行筛选、排序、分组、计算等操作。它是数据分析和数据处理中常用的工具之一。
df = pd.DataFrame()
`df = pd.DataFrame()` 是用来创建一个空的DataFrame对象的代码。DataFrame是Pandas库中的一个数据结构,类似于表格或电子表格,可以用来存储和处理数据。
这行代码创建了一个没有任何数据的空DataFrame。你可以通过添加数据、定义列名等方式来填充DataFrame。
以下是一个示例,演示了如何向空的DataFrame添加数据和列名:
```python
import pandas as pd
# 创建一个空的DataFrame对象
df = pd.DataFrame()
# 添加数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35]}
df = df.append(pd.DataFrame(data))
# 定义列名
df.columns = ['Name', 'Age']
# 打印DataFrame
print(df)
```
在这个例子中,我们做了以下操作:
- 创建了一个空的DataFrame `df = pd.DataFrame()`
- 通过字典 `data` 定义了数据
- 使用 `df.append()` 方法将数据添加到DataFrame中
- 使用 `df.columns` 属性重新定义了列名
- 最后打印了DataFrame的内容
你可以根据实际需求修改示例代码中的数据和列名。