python df中删除is_new列的值是N的行
时间: 2023-12-03 22:45:49 浏览: 23
可以使用 Pandas 的 drop 方法来删除符合特定条件的行。假设你的 DataFrame 名称为 df,可以使用以下代码删除 is_new 列的值为 N 的行:
```
df = df.drop(df[df['is_new'] == 'N'].index)
```
这将返回一个新的 DataFrame,其中包含已删除指定行的所有其他行。如果你希望更新原始 DataFrame,则可以添加 inplace 参数:
```
df.drop(df[df['is_new'] == 'N'].index, inplace=True)
```
相关问题
python处理csv中的缺失值_Python中重复值、缺失值、空格值处理
处理 CSV 文件中的缺失值可以使用 pandas 库中的函数。下面是一个简单的例子:
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 查看缺失值
print(df.isnull().sum())
# 填充缺失值
df.fillna(value=0, inplace=True)
# 写入 CSV 文件
df.to_csv('new_data.csv', index=False)
```
首先,使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数读取 CSV 文件。然后,使用 `isnull().sum()` 函数查看缺失值的数量。接着,使用 `fillna` 函数填充缺失值,此处将缺失值填充为 0。最后,使用 `to_csv` 函数将处理后的数据写入新的 CSV 文件。
如果你想要处理重复值或空格值,可以使用 `drop_duplicates` 函数和 `strip` 函数,例如:
```python
# 去除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 去除空格值
df['column_name'] = df['column_name'].str.strip()
```
以上是一些基本的处理方法,你可以根据具体情况选择不同的方法进行处理。
转化为Python操作数据库的代码 new_b_df.withColumn("score", new_b_df['stars'] * 100 + new_b_df['review_count']) \ .where(new_b_df['is_open'] == 1) \ .select(col('name'), col('score')) \ .orderBy(col('score').desc()).show(1500, truncate=False)
以下是使用Python操作数据库的代码示例:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName('example').getOrCreate()
# 从数据库中读取数据
df = spark.read.format('jdbc').options(
url='jdbc:mysql://localhost:3306/example',
driver='com.mysql.jdbc.Driver',
dbtable='business',
user='root',
password='123456'
).load()
# 对数据进行处理
new_b_df = df.withColumn("score", df['stars'] * 100 + df['review_count']) \
.where(df['is_open'] == 1) \
.select(col('name'), col('score')) \
.orderBy(col('score').desc())
# 将结果保存到数据库中
new_b_df.write.format('jdbc').options(
url='jdbc:mysql://localhost:3306/example',
driver='com.mysql.jdbc.Driver',
dbtable='result',
user='root',
password='123456'
).mode('overwrite').save()
```
需要注意的是,此示例代码仅供参考,具体实现方式可能因数据库类型、版本等因素而有所不同。