python df中保留exchange列中值是A的行
时间: 2023-12-03 08:46:22 浏览: 28
假设你的DataFrame名字为df,可以使用以下代码来保留exchange列中值是A的行:
```
df = df[df['exchange'] == 'A']
```
这将返回一个新的DataFrame,其中只包含exchange列中值为'A'的行。
相关问题
Python将excel中C列中值为H1和H2的数据标记为A
您可以使用Python的pandas库来读取和修改Excel文件。下面是一些示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件,假设C列为数据列
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
# 将C列中值为H1和H2的数据标记为A
df.loc[df['C'].isin(['H1', 'H2']), 'C'] = 'A'
# 保存修改后的Excel文件
df.to_excel('modified_excel_file.xlsx', index=False)
```
这样,您就可以将Excel中C列中值为H1和H2的数据标记为A并保存为新的Excel文件。
Python中Pandas如何删除DataFrame中值相同的列
可以使用pandas中的drop_duplicates()方法删除DataFrame中值相同的列,具体步骤如下:
1. 使用transpose()方法将DataFrame转置,使得每一行代表一个特征,每一列代表一个样本。
2. 使用drop_duplicates()方法删除值相同的行。
3. 再次使用transpose()方法将DataFrame转置回原来的形式。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [1, 2, 3],
'C': [4, 5, 6]
})
# 转置DataFrame
df_t = df.transpose()
# 删除值相同的行
df_t = df_t.drop_duplicates()
# 再次转置DataFrame
df_new = df_t.transpose()
print(df_new)
```
输出结果为:
```
A C
0 1 4
1 2 5
2 3 6
```
可以看到,值相同的列'B'已经被成功删除了。