dataframe删除某列中以30开头的行,index重新排序
时间: 2024-02-19 16:57:32 浏览: 22
你可以使用以下代码来删除某列中以30开头的行,并重新排序索引:
```python
df = df[~df['column_name'].astype(str).str.startswith('30')].reset_index(drop=True)
```
这里使用了上一个问题中的代码来删除以30开头的行,然后使用`reset_index`方法将索引重新排序,并使用`drop=True`参数来删除原来的索引列。
相关问题
dataframe删除某列中以30开头的行
假设你的DataFrame叫做`df`,列名叫做`column_name`,你可以使用以下代码来删除某列中以30开头的行:
```python
df = df[~df['column_name'].astype(str).str.startswith('30')]
```
这里使用了`astype(str)`将列转换为字符串类型,然后使用`str.startswith('30')`过滤掉以30开头的行,最后使用`~`取反符号来保留不以30开头的行。
python怎么删除DataFrame中某列值为0对应行
可以使用 Pandas 库中的 drop() 函数来删除 DataFrame 中某列值为0对应的行。具体方法如下:
假设要删除 DataFrame 中名为 column_name 的列中值为0的行,可以按如下方式操作:
```python
import pandas as pd
# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [0, 5, 6, 0], 'C': [7, 0, 9, 10]})
# 输出原始 DataFrame
print("原始 DataFrame:")
print(df)
# 删除列中值为0的行
df = df.drop(df[df["column_name"] == 0].index)
# 输出删除后的 DataFrame
print("删除后的 DataFrame:")
print(df)
```
在上面的代码中,首先创建了一个示例的 DataFrame,然后使用 drop() 函数删除了列中值为0的行。其中,代码 `df[df["column_name"] == 0]` 用于选取列中值为0的行,再使用 drop() 函数删除这些行。
需要注意的是,代码中的 "column_name" 需要替换为实际的列名。
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