dataframe如何去除指定行的数值

可以使用pandas中的drop()方法。例如，如果要删除第1, 3行，可以使用以下代码：

df.drop([0, 2], inplace=True)

其中，drop()方法的第一个参数是要删除的行的索引，inplace=True表示直接在原始数据上进行修改。

相关问题

解决dataframe 存储时把行索引变成 aUnnamed: 0“列问题

### 回答1：
在使用 Pandas 存储 DataFrame 时，如果不指定 `index=False` 参数，就会默认把行索引也存储到文件中，导致读取时出现多余的 `Unnamed: 0` 列。这个问题可以通过以下两种方式解决：

1. 在存储 DataFrame 时，指定 `index=False` 参数，例如：

   df.to_csv('data.csv', index=False)

这样就可以避免行索引被存储到文件中。

2. 在读取文件时，指定 `index_col=0` 参数，例如：

   df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)

这样就可以把第一列作为行索引，避免出现多余的 `Unnamed: 0` 列。

以上两种方式都可以解决这个问题，具体选择哪种方式取决于你的需求。如果你希望保留行索引，并且不想出现 `Unnamed: 0` 列，可以选择第二种方式。如果你不需要行索引，可以选择第一种方式。

### 回答2：
当DataFrame存储时，有时会出现行索引变成"aUnnamed: 0"列的问题。这是因为在存储过程中，pandas默认会将行索引存储为一个列，并用名为"aUnnamed: 0"的列名表示。

解决这个问题的方法很简单，只需指定不要保存索引即可。在pandas的to_csv()函数中，有一个参数叫做"index"，默认值为True，表示保存索引。我们只需要将这个参数设置为False，即可解决该问题。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 将DataFrame保存为csv文件，并去掉索引列
df.to_csv('data.csv', index=False)

这样保存的csv文件中将不再包含"aUnnamed: 0"列，而只包含原本的列名和对应的数值。如果你希望在保存时保留索引列，但不将其命名为"aUnnamed: 0"，你还可以使用reset_index()函数来重置索引，并指定新的列名。

希望这能帮到你解决DataFrame存储时索引列问题！

### 回答3：
当我们将DataFrame存储为文件时，有时会遇到行索引变为"aUnnamed: 0"这一列的问题。这是因为在DataFrame中，行索引默认会被保存为一个特殊的列，名称为"Unnamed: 0"。以下是解决此问题的两种方法。

方法一是在将DataFrame存储为文件之前，先将行索引设置为普通列，并重置行索引。可以通过使用DataFrame的reset_index方法完成这个操作。示例如下：

df = df.reset_index()

此时，行索引会变成普通列，并增加一个新的默认的数值型索引。

方法二是在读取DataFrame时，指定参数index_col=False，这样可以告诉pandas不要将文件的某一列作为行索引。示例如下：

df = pd.read_csv('data.csv', index_col=False)

通过这两种方法，我们可以成功解决存储DataFrame时出现行索引变为"aUnnamed: 0"这一列的问题。

python将Dataframe中的百分数转为整数

如果你的 DataFrame 中的百分数是以字符串的形式存在的，你可以将其转换为整数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': ['10%', '20%', '30%'],
        'B': ['40%', '50%', '60%'],
        'C': ['70%', '80%', '90%']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将百分数转换为整数
df = df.apply(lambda x: x.str.rstrip('%').astype('int') / 100, axis=0)

# 输出结果
print(df)

在这个示例中，我们首先创建了一个示例 DataFrame，其中包含三列百分数。然后，我们使用 apply() 函数和 lambda 函数将每个百分数转换为整数。具体来说，我们使用 str.rstrip('%') 函数将每个百分数的百分号去掉，然后使用 astype('int') 函数将字符串转换为整数。最后，我们将整数除以 100，以得到正确的小数值。

请注意，我们在 apply() 函数中使用了 axis=0 参数，以指定我们要应用函数的列。如果你的 DataFrame 中有多个百分数列，你需要将这个参数设置为 0，以确保所有列被正确处理。

另外，如果你的 DataFrame 中的百分数已经以浮点数的形式存在，你可以将它们乘以 100，以得到整数值。例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [0.1, 0.2, 0.3],
        'B': [0.4, 0.5, 0.6],
        'C': [0.7, 0.8, 0.9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将浮点数转换为整数
df = (df * 100).astype(int)

# 输出结果
print(df)

在这个示例中，我们首先创建了一个示例 DataFrame，其中包含三列浮点数。然后，我们将每个浮点数乘以 100，并使用 astype('int') 函数将结果转换为整数。最后，我们输出结果。

希望这可以帮助你解决问题。