pandas删除含有特定数值的行或列

可以使用pandas的drop()方法来删除含有特定数值的行或列。

删除含有特定数值的行：

df.drop(df[df['列名'] == 特定数值].index, inplace=True)

其中，df是数据框，'列名'是要删除的列名，特定数值是要删除的数值。

删除含有特定数值的列：

df.drop(columns=['列名'], inplace=True)

其中，df是数据框，'列名'是要删除的列名。

相关问题

pandas删除含有特定数值的行

可以使用pandas中的条件筛选和drop方法来删除含有特定数值的行。

例如，对于以下数据集：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
        'age': [23, 25, 22, 21, 23],
        'city': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'San Francisco', 'Miami']}
df = pd.DataFrame(data)

删除age列中值为23的行可以使用以下代码：

df = df.drop(df[df['age'] == 23].index)

这里的df[df['age'] == 23]返回符合条件的行的索引，然后使用drop方法删除这些行。

pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列

您可以使用pandas.DataFrame中的drop()方法来删除含有特定数值的行或列，使用loc[]方法来选取含有特定数值的行或列。例如，要删除含有数值为0的行，可以使用以下代码：

df.drop(df[df==0].index, axis=0)

要选取含有数值为0的行，可以使用以下代码：

df.loc[df==0]