dataframe 过滤掉多列含有字母的行
时间: 2024-03-02 19:25:16 浏览: 26
假设有一个名为df的DataFrame,其中包含多列,可以使用以下代码过滤掉多列含有字母的行:
```
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'col1': [1, 2, 'a', 4], 'col2': [5, 'b', 7, 8], 'col3': ['c', 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 过滤掉多列含有字母的行
df = df[~df.applymap(lambda x: isinstance(x, str)).any(axis=1)]
```
首先,使用applymap方法将每个元素转换为其类型的布尔值。如果元素是字符串,则返回True,否则返回False。然后,使用any方法检查每行是否至少有一个True值。最后,使用取反运算符(~)过滤掉含有字母的行。
相关问题
spark dataframe过滤某一列不含0.0的数据
你可以使用`filter`函数结合`!=`操作符来实现过滤某一列不含0.0的数据,具体代码如下:
```python
from pyspark.sql.functions import col
df_filtered = df.filter(col("your_column_name") != 0.0)
```
其中,`df`为你的DataFrame对象,`your_column_name`为你要过滤的列名。这段代码会返回一个新的DataFrame对象`df_filtered`,其中不包含任何一行的`your_column_name`列值为0.0的数据。
pandas选取 dataframe中的多列
要选取 DataFrame 中的多列,可以使用以下方法:
1. 使用列名列表:将要选取的列名放入一个列表中,在 DataFrame 中使用该列表作为索引即可选取这些列。
```
df[['列名1', '列名2', '列名3']]
```
2. 使用 iloc:使用整数位置索引来选取列。在 iloc 中,第一个参数指定要选取的行,第二个参数指定要选取的列。使用 ":" 表示选取所有行。
```
df.iloc[:, [0, 1, 2]]
```
3. 使用 loc:使用标签索引来选取列。在 loc 中,第一个参数指定要选取的行,第二个参数指定要选取的列。
```
df.loc[:, ['列名1', '列名2', '列名3']]
```
请注意,这些方法都返回一个新的 DataFrame,不会修改原始 DataFrame。
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