pandas如何删除表中数据多余后缀字符
时间: 2023-06-01 13:06:10 浏览: 60
你可以使用pandas库中的str.replace()函数,将多余后缀字符替换为空字符串,然后使用drop_duplicates()函数删除重复数据行。具体操作方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据表
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob ', 'Charlie ', 'David', 'Charlie '],
'age': [22, 25, 30, 35, 30]
})
# 使用str.replace()函数删除多余后缀字符
df['name'] = df['name'].str.replace('\s+$', '')
# 使用drop_duplicates()函数删除重复数据行
df = df.drop_duplicates()
# 打印处理后的数据表
print(df)
```
运行结果如下:
```
name age
0 Alice 22
1 Bob 25
2 Charlie 30
3 David 35
```
相关问题
python pandas删除类别型数据和字符型数据
Pandas是一种强大的Python数据分析工具,并且可以轻松地处理不同类型的数据,包括类别型和字符型数据。如果需要删除这些数据,可以使用Pandas的drop()方法。
要删除类别型数据,需要首先了解类别型数据的类型。在Pandas中,类别型数据是通过Categorical类型实现的。因此,可以使用drop()方法来删除一个列上的类别型数据。例如:
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data = data.drop('category', axis=1)
```
这个代码示例展示了如何删除名为"category"的列,它包含了类别型数据。
如果要删除字符型数据,可以使用Pandas中的str属性。str属性提供了很多方法来处理字符串,包括删除特定的字符串。
例如,如果要删除一个DataFrame中的所有行中,带有特定字符串的数据,可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data = data[~data['Name'].str.contains('test')]
```
这个代码示例将删除"Name"列中,带有名为"test"的字符串的所有数据。注意将~符号用于“否定”操作,以删除带有特定字符串的行。
总结来说,如果需要删除Pandas DataFrame中的类别型数据和字符型数据,需要使用drop()和str属性。利用这些方法,可以轻松地删除DataFrame中的某些数据。
pandas怎么删去数据中的后缀
在Pandas中,你可以使用`.str.rstrip()`函数来去除字符串中的后缀。这个函数可以被应用到Series或DataFrame的列上。下面是一个示例代码,假设有一个DataFrame `df`,其中有一列名为`filename`,包含一些文件名,这些文件名都以`.txt`为后缀:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'filename': ['file1.txt', 'file2.txt', 'file3.txt']})
# 去除后缀
df['filename'] = df['filename'].str.rstrip('.txt')
print(df)
```
运行后,你会得到一个新的DataFrame,其中`filename`列的所有值都不包含`.txt`后缀。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)