pandas删除房价为0的行

您可以使用以下代码删除pandas DataFrame中房价为0的行：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '房价': [100, 200, 0, 300, 0, 400],
    '城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '杭州', '成都']
})

# 删除房价为0的行
df = df[df['房价'] != 0]

print(df)

输出结果如下：

    房价  城市
0  100  北京
1  200  上海
3  300  深圳
5  400  成都

请注意，以上代码只适用于名为“df”的DataFrame，并且您需要将其替换为您自己的DataFrame名称。

相关问题

tensorflow pandas 波士顿房价问题

波士顿房价问题是一个经典的机器学习问题，旨在通过已有的房价数据来预测波士顿地区房屋的中位数价值。该问题通常使用TensorFlow和Pandas进行建模和分析。

首先，我们需要使用Pandas加载波士顿房价数据集。可以使用以下代码执行此操作：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("boston_housing.csv")

接下来，我们需要对数据集进行清理和转换，以便将其用于机器学习模型训练。这可能包括删除缺失值、转换类别数据、标准化数值数据等。

接下来，我们可以使用TensorFlow来构建机器学习模型。在波士顿房价问题中，通常使用线性回归模型。以下是一个简单的TensorFlow代码示例，用于构建和训练线性回归模型：

import tensorflow as tf

# Define the model
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=[13])
])

# Compile the model
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(),
              loss='mse',
              metrics=['mae', 'mse'])

# Train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000, validation_split=0.2)

在上面的代码中，我们首先定义了一个具有13个输入特征和一个输出的线性模型。接下来，我们编译模型，使用均方误差作为损失函数，并使用RMSprop优化器进行训练。最后，我们使用训练数据拟合模型，并使用验证数据进行模型评估。

通过这种方式，我们可以使用TensorFlow和Pandas来解决波士顿房价问题，并预测波士顿地区房屋的中位数价值。

数据挖掘大作业：房价预测;完成以下作业：（1）Numpy数组数据;（2）Pandas数据分析 （3）Matplotlib可视化;（4）sklearn机器学习算法;（5）结果总结分析。写出代码

以下是一个简单的房价预测的代码示例，实现了Numpy数组数据、Pandas数据分析、Matplotlib可视化和sklearn机器学习算法：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('house_prices.csv')

# 数据清洗和处理
data = data.drop(['Id'], axis=1)  # 删除无用列
data = data.dropna()  # 删除缺失值

# 将数据分为特征和标签
X = data.drop(['SalePrice'], axis=1).values
y = data['SalePrice'].values

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差:', mse)

# 可视化结果
plt.scatter(X_test[:, 0], y_test, color='red')
plt.plot(X_test[:, 0], y_pred, color='blue')
plt.title('房价预测')
plt.xlabel('面积')
plt.ylabel('价格')
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用Pandas读取了一个CSV文件，然后进行了数据清洗和处理，将数据划分为特征和标签，并使用sklearn库中的train_test_split函数将数据分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个线性回归模型并训练了它，最后使用模型预测了测试集的结果，并计算了均方误差。最后，我们使用Matplotlib可视化了预测结果。