pandas数据集删除指定列后，对剩下的数据进行求和，要求保留求和结果在85~105区间内的数据，输出不符合要求的物品名称，一共有2个数据集需要如此处理，数据集名称如下df2,df3

好的，可以使用如下代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据集
df2 = pd.read_csv('df2.csv')
df3 = pd.read_csv('df3.csv')

# 删除指定列
df2 = df2.drop(columns=['col1', 'col2'])
df3 = df3.drop(columns=['col1', 'col2'])

# 对剩下的数据进行求和
sum2 = df2.sum(axis=1)
sum3 = df3.sum(axis=1)

# 筛选符合要求的数据
result2 = df2[(sum2 >= 85) & (sum2 <= 105)]
result3 = df3[(sum3 >= 85) & (sum3 <= 105)]

# 输出不符合要求的物品名称
print('df2不符合要求的物品名称：')
print(df2[~df2.index.isin(result2.index)].index.tolist())
print('df3不符合要求的物品名称：')
print(df3[~df3.index.isin(result3.index)].index.tolist())

其中，`drop`函数可以删除指定列，`sum`函数可以对剩下的数据进行求和，`[]`运算符可以根据条件筛选符合要求的数据，`~`运算符可以取反，`isin`函数可以判断一个索引是否在指定的索引列表中。

相关问题

pandas数据集删除指定列后，对剩下的数据进行求和，要求保留求和结果在85~105区间内的数据，输出不在区间内的数据在【‘文物采样点’】列名中的数据，一共有1个数据集需要如此处理，数据集名称如下df2

好的，可以使用如下代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据集
df2 = pd.read_csv('df2.csv')

# 删除指定列
df2 = df2.drop(columns=['col1', 'col2'])

# 对剩下的数据进行求和
sum2 = df2.sum(axis=1)

# 筛选符合要求的数据
result2 = df2[(sum2 >= 85) & (sum2 <= 105)]

# 输出不符合要求的文物采样点
print('df2不符合要求的文物采样点：')
print(df2[~df2.index.isin(result2.index)]['文物采样点'].tolist())

其中，`~`运算符可以取反，`isin`函数可以判断一个索引是否在指定的索引列表中，`tolist`函数可以将Series类型的数据转换为列表类型。

pandas数据集删除指定列后，对剩下的数据进行求和筛选，要求保留85~105区间内的数据，输出不符合要求的物品名称，一共有2个数据集需要如此处理，数据集名称如下df2,df3

好的，您可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据集
df2 = pd.read_csv('df2.csv')
df3 = pd.read_csv('df3.csv')

# 删除指定列
df2.drop(['column_name1', 'column_name2'], axis=1, inplace=True)
df3.drop(['column_name1', 'column_name2'], axis=1, inplace=True)

# 指定列数据求和
df2_sum = df2.sum(axis=1)
df3_sum = df3.sum(axis=1)

# 筛选保留85~105区间内的数据
df2_filtered = df2[(df2_sum >= 85) & (df2_sum <= 105)]
df3_filtered = df3[(df3_sum >= 85) & (df3_sum <= 105)]

# 输出不符合要求的物品名称
df2_filtered_names = df2[~df2.index.isin(df2_filtered.index)]['item_name'].tolist()
df3_filtered_names = df3[~df3.index.isin(df3_filtered.index)]['item_name'].tolist()

print('df2中不符合要求的物品名称：', df2_filtered_names)
print('df3中不符合要求的物品名称：', df3_filtered_names)

其中，`column_name1`和`column_name2`需要替换为您要删除的列名，`item_name`需要替换为您要输出的物品名称列的列名。在求和时，`axis=1`表示按行求和。`df2_sum`和`df3_sum`分别保存了`df2`和`df3`中每行数据的和。在筛选时，`~df2.index.isin(df2_filtered.index)`表示不在筛选后的数据集中的行。