pandas提取指定列中有数值的数据生成新表
时间: 2024-02-21 09:29:59 浏览: 21
假设我们有一个DataFrame,其中包含多列数据,我们想要从中提取某些列中有数值的行,生成一个新的DataFrame。
首先,我们可以使用`.isnull()`方法判断每个元素是否为空值,然后使用`.any(axis=1)`方法判断每行中是否有至少一个元素非空。最后,使用布尔索引来筛选出符合条件的行,并将结果赋值给一个新的DataFrame。
示例代码如下:
``` python
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, None, 4],
'B': [None, 'foo', 'bar', 'baz'],
'C': [5.0, 6.0, None, 8.0]
})
# 提取A列和C列中有数值的行,生成新的DataFrame
new_df = df.loc[df[['A', 'C']].notnull().any(axis=1)]
print(new_df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1.0 NaN 5.0
1 2.0 foo 6.0
3 4.0 baz 8.0
```
其中,第2行中的'B'列为空值,因此该行被排除在新的DataFrame之外。
相关问题
用Python生成一段代码,假设CSV表中有三列数据:code,line,violation,读取violation中的字符,把violation相同的记录提取出来再根据line的数值进行排序
以下是根据你的需求生成的Python代码:
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')
# 根据violation列进行分组,然后根据line列进行排序
sorted_df = df.groupby('violation').apply(lambda x: x.sort_values('line')).reset_index(drop=True)
# 输出结果
print(sorted_df)
```
请将代码中的'your_file.csv'替换为你实际的文件名。这段代码将会读取CSV文件中的数据,然后根据violation列进行分组,再对每个分组中的记录根据line列进行排序,最后将所有分组的结果合并成一个新的DataFrame并输出。
用Python生成一段代码,假设CSV表中有三列:code,line,violation,读取violation中的字符,把violation相同的记录提取出来再根据line的数值进行排序
可以使用Python的pandas库来实现这个需求,以下是一段示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 按照violation分组并排序
grouped = df.groupby('violation').apply(lambda x: x.sort_values('line'))
# 打印结果
print(grouped)
```
解释一下代码:
1. 首先导入pandas库
2. 使用`read_csv`函数读取CSV文件并将其存储在一个DataFrame对象中
3. 使用`groupby`函数按照`violation`列进行分组,然后使用`apply`函数对每个分组进行排序,排序依据是`line`列的数值
4. 最后输出排序后的结果
需要注意的是,以上代码只是一个示例,具体实现还需要根据具体的数据格式和需求进行调整。