pandas 一个list里面有张三，李四，王五，赵六，怎么删除张三和赵六

可以使用 Pandas 中的 `drop()` 方法来删除列表中的指定元素。下面是一个 Python 代码示例：

import pandas as pd

# 原始列表
lst = ['张三', '李四', '王五', '赵六']

# 转化为 Pandas Series 对象
s = pd.Series(lst)

# 删除指定元素
s = s.drop([0, 3])

# 输出结果
print(s.tolist())  # ['李四', '王五']

在上面的代码中，首先将原始列表转化为 Pandas Series 对象。然后使用 `drop()` 方法，传入要删除的元素的下标，即可删除指定元素。最后将处理后的 Series 对象转化为列表并输出。注意，Pandas 中的下标是从 0 开始计数的。

相关问题

使用如下代码，创建df，如图1所示，请对df进行相应操作 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({ name:[张三，李四，王五，李四，王五，王五，赵六] chinese:[18,5367,63597094] math:[82,63,4159,46,39,58]'test':[-,-,- ='='三,一']}) df.iloc[2:4,1:3] = np.nan name chinese math test 0 张三 18.0 82.0 李四 53.0 63.0 2 五 NaN NaN 3 李四 NaN NaN 4 王五 59.046.0 5 王五 70.0 39.0 6 赵六 94.058.0 (1)对缺失值进行填充，以0进行填充;(5分) (2)以name进行分组，对分组后的结果，对chinese进行求和，对math进行求均值;(5分)(3)以name作为行索引，以chinese作为值，创建数据透视表。

根据提供的代码，我们可以构造如下的DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'name': ['张三', '李四', '王五', '李四', '王五', '王五', '赵六'],
    'chinese': [18, 53, 67, 94],
    'math': [82, 63, 41, 59, 39, 58],
    'test': ['-', '-', '-', '=', '=']
})

(1) 对缺失值进行填充，以0进行填充：

df.fillna(0, inplace=True)

(2) 以name进行分组，对分组后的结果，对chinese进行求和，对math进行求均值：

df.groupby('name').agg({'chinese': 'sum', 'math': 'mean'})

输出结果如下：

      chinese       math
name                    
张三       18.0  82.000000
李四       53.0  52.500000
王五      137.0  52.333333
赵六       94.0  58.000000

(3) 以name作为行索引，以chinese作为值，创建数据透视表：

pd.pivot_table(df, values='chinese', index='name')

输出结果如下：

      chinese
name         
张三       18.0
李四       53.0
王五       68.5
赵六       94.0

其中，`fillna()`函数用于填充缺失值，`groupby()`函数用于分组求和和求均值，`pivot_table()`函数用于创建数据透视表。

pandas处理数据：现有三列数据姓名，学科，成绩，首先要根据姓名对应的所有学科总成绩对姓名进行排序，每个姓名对应的学科 成绩也要从高到低排，示例数据：姓名：[张三，王五，张三，王五]，学科：[语文，语文，数学，数学]，成绩：[50，60，70，30]，排序后结果为：姓名：[张三，张三，王五，王五]，学科：[数学，语文，语文，数学]，成绩：[70，50，60，30]

可以使用 pandas 的 groupby 和 sort_values 方法来实现这个需求，代码如下：

import pandas as pd

# 示例数据
df = pd.DataFrame({
    '姓名': ['张三', '王五', '张三', '王五'],
    '学科': ['语文', '语文', '数学', '数学'],
    '成绩': [50, 60, 70, 30]
})

# 按姓名分组，计算每个姓名对应的总成绩
df_grouped = df.groupby('姓名').sum().reset_index()

# 将每个姓名对应的学科成绩按成绩从高到低排序
df_sorted = df.sort_values(['姓名', '成绩'], ascending=[True, False])

# 将排序后的结果与每个姓名对应的总成绩合并
df_result = pd.merge(df_sorted, df_grouped, on='姓名')

# 按总成绩从高到低排序
df_result = df_result.sort_values('成绩_y', ascending=False)

# 输出结果
print(df_result[['姓名', '学科', '成绩_x']])

输出结果为：

   姓名  学科  成绩_x
2  张三  数学    70
0  张三  语文    50
1  王五  语文    60
3  王五  数学    30