python 去除数据集中'sex'列的值为'.'的行
时间: 2023-12-30 18:02:49 浏览: 42
可以使用Pandas库中的drop()函数来删除'sex'列的值为'.'的行。
假设数据集的名称为df,代码如下:
```python
df = df[df['sex'] != '.']
```
这里使用了DataFrame的布尔索引,将满足条件的行筛选出来重新赋值给df,从而删除了'sex'列中值为'.'的行。
如果想要删除多列中的值为特定值的行,可以使用逻辑与(&)或逻辑或(|)连接多个条件。例如:
```python
df = df[(df['sex'] != '.') & (df['age'] != '?')]
```
这样就可以删除'sex'列中值为'.',同时'age'列中值为'?'的行了。
相关问题
python 去除数据集中'sex'列的值为NaN的行
可以使用Pandas库中的dropna()函数来删除'sex'列的值为NaN的行。
假设数据集的名称为df,代码如下:
```python
df.dropna(subset=['sex'], inplace=True)
```
这里的subset参数指定了要删除NaN值的列,inplace参数指定对原数据集进行修改,如果不指定inplace,则返回一个新的数据集。
如果想要删除所有列中含有NaN值的行,可以将subset参数省略:
```python
df.dropna(inplace=True)
```
这样就可以删除数据集中所有含有NaN的行了。
python选择数据集中的列
要选择数据集中的列,可以使用pandas库中的DataFrame对象的iloc和loc方法。
1. 使用iloc方法选择列:
```python
import pandas as pd
# 创建数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 选择第一列和第三列
df2 = df.iloc[:, [0, 2]]
print(df2.head())
```
此代码将选择数据集中的第一列和第三列,并将其存储在df2中。iloc方法需要两个参数,第一个参数是行索引,第二个参数是列索引。在这个例子中,我们使用":"表示选择所有的行,然后使用一个列表[0,2]表示选择第一列和第三列。
2. 使用loc方法选择列:
```python
import pandas as pd
# 创建数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
# 选择名字和分数列
df2 = df.loc[:, ['name', 'score']]
print(df2.head())
```
此代码将选择数据集中的名字和分数列,并将其存储在df2中。loc方法需要两个参数,第一个参数是行索引,第二个参数是列名称。在这个例子中,我们使用":"表示选择所有的行,然后使用一个列表['name', 'score']表示选择名字和分数列。