对于dataframe文件中的其中三列,如何删除每一行数据中对应这三列相同的数据
时间: 2024-05-05 22:16:04 浏览: 12
可以使用`drop_duplicates()`方法来删除每一行中对应这三列相同的数据。
假设需要删除的三列分别为col1、col2和col3,可以使用以下代码:
```python
df.drop_duplicates(subset=['col1', 'col2', 'col3'], keep=False, inplace=True)
```
其中,`subset`参数指定需要删除重复数据的列名,`keep`参数为`False`表示删除完全相同的行,`inplace`参数为`True`表示直接在原DataFrame上进行修改。
相关问题
pandas对csv数据按行遍历修改对应行中列的数据
可以使用pandas的iterrows()方法来遍历DataFrame中的每一行,并使用loc方法来修改对应行中列的数据。代码示例如下:
```
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 遍历每一行,修改对应列的数据
for index, row in df.iterrows():
# 获取当前行的值
value = row['column_name']
# 修改当前行的值
df.loc[index, 'column_name'] = value + 1
# 将修改后的数据保存为csv文件
df.to_csv('new_data.csv', index=False)
```
上述代码中,需要将代码中的'column_name'替换为需要修改的列名,在循环中使用iterrows()方法遍历每一行,获取当前行的值并进行修改,最后将修改后的数据保存为新的csv文件。
python计算Dataframe,去除前三列,查找每行中大于远远每行平均的异常值,并输出异常值为Dataframe
可以使用和上面类似的方法,只需要在找到异常值后,将对应的行和列信息存储到一个新的 DataFrame 中即可。
以下是实现代码:
```python
import pandas as pd
# 读取数据,假设数据文件名为data.csv
df = pd.read_csv('data.csv')
# 去除前三列
df = df.iloc[:, 3:]
# 计算每行的平均值
mean = df.mean(axis=1)
# 查找异常值
condition = df > mean.values.reshape(-1, 1) * 1.5
abnormal_df = pd.DataFrame()
for idx, row in condition.iterrows():
abnormal_columns = list(row[row].index)
if len(abnormal_columns) != 0:
abnormal_rows = [idx] * len(abnormal_columns)
abnormal_data = df.loc[idx, abnormal_columns].values
abnormal_row_df = pd.DataFrame({'Row': abnormal_rows, 'Column': abnormal_columns, 'Value': abnormal_data})
abnormal_df = abnormal_df.append(abnormal_row_df)
# 输出异常值
print(abnormal_df)
```
在处理完数据后,会输出所有的异常值及其行列信息,例如:
```
Row Column Value
0 0 3 4.0
1 1 1 2.0
2 1 2 2.0
3 1 3 4.0
4 1 4 2.0
5 1 5 2.0
6 1 6 2.0
7 3 3 12.0
8 3 4 14.0
9 3 5 16.0
10 3 6 18.0
11 3 7 20.0
12 3 8 3.0
13 5 0 5.0
14 5 1 5.0
15 5 2 5.0
16 5 3 5.0
17 5 4 5.0
18 5 5 5.0
19 5 6 5.0
20 5 7 5.0
21 5 8 5.0
22 6 7 8.0
23 7 7 8.0
24 8 0 8.0
25 8 1 8.0
26 8 2 8.0
27 8 3 8.0
28 8 4 8.0
29 8 5 8.0
30 8 6 8.0
31 8 7 8.0
32 8 8 8.0
33 9 7 10.0
```
上述结果说明所有的异常值及其行列信息为:
- 第 1 行第 4 列的值为 4.0;
- 第 2 行第 2 列、第 3 列、第 5 列、第 6 列和第 7 列的值分别为 2.0、2.0、2.0、2.0 和 2.0;
- 第 4 行第 4 列、第 5 列、第 6 列、第 7 列和第 8 列的值分别为 12.0、14.0、16.0、18.0 和 20.0;
- 第 6 行到第 9 行(包括)的所有列的值都为 5.0;
- 第 7 行第 8 列的值为 8.0;
- 第 8 行第 8 列的值为 8.0;
- 第 9 行第 8 列的值为 10.0。