某个dataframe的第三列，有大于0的数字，有0值，还有“无法匹配”，用PYTHON去掉含“无法匹配”与0的所有行

假设你有一个名为df的DataFrame，可以使用以下代码去掉第三列中含有"无法匹配"或0的行：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "A": [1, 2, 3, 4],
    "B": [5, 6, 7, 8],
    "C": [0, "无法匹配", 9, 10]
})

df_filtered = df[(df["C"] != "无法匹配") & (df["C"] != 0)]

print(df_filtered)

输出结果为:

   A  B   C
2  3  7   9
3  4  8  10

在上面的代码中，我们使用了DataFrame的逻辑运算符(&)和比较运算符(!=)来过滤数据。其中，df["C"] != "无法匹配"表示只保留第三列中不包含"无法匹配"的行；df["C"] != 0表示只保留第三列中不包含0的行。最后将两个条件用&连接起来，即可得到满足条件的行。

相关问题

python修改dataframe某列中大于1500的值为0

好的，您可以使用 pandas 库来实现这个功能，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1000, 2000, 3000, 4000],
        'B': [1500, 1600, 1700, 1800]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将列 A 中大于 1500 的值修改为 0
df.loc[df['A'] > 1500, 'A'] = 0

# 打印修改后的数据
print(df)

在这个示例中，我们先创建了一个包含两列数据的 DataFrame，然后使用 `df.loc` 选择了列 A 中大于 1500 的行，并将其对应的值修改为 0。最后，我们打印出修改后的 DataFrame，结果如下：

   A     B
0  1000  1500
1  0     1600
2  0     1700
3  0     1800

您可以根据需要修改代码中的列名和阈值。

python 读取Dataframe第一列，当i等于第一列某个值，输出Dataframe第二列的值

在Python中，如果你有一个Pandas DataFrame并且想要基于第一列（假设列为A）的特定值（例如'i'）获取第二列（假设列为B）的对应值，你可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
df = pd.DataFrame({
   'A': ['value1', 'i', 'another_value'],
   'B': [10, 20, 30]
})

# 定义你想查找的值
target_value = 'i'

# 使用loc或者条件索引来获取对应行的B列值
if target_value in df['A']:
    value_in_B = df.loc[df['A'] == target_value, 'B'].values[0]
else:
    value_in_B = None  # 或者抛出异常，取决于你的需求

print(f"当A列等于{i}时，B列的值是{value_in_B}")

这里我们首先检查`target_value`是否在'A'列中存在，如果存在就通过`loc`函数找到该值所在的行，并提取对应的'B'列值。如果`target_value`不在'A'列，我们就处理缺失或错误情况。