pd删去值为?的行
时间: 2024-01-23 20:03:19 浏览: 22
如果你使用的是 Pandas 库,可以通过 `drop()` 方法来删除 DataFrame 中指定值的行。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含指定值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['?', 'B', 'C', '?']})
# 将指定值替换为 NaN
df = df.replace('?', np.nan)
# 删除包含指定值的行
df = df.dropna()
# 打印处理后的结果
print(df)
```
输出:
```
A B
1 2 B
2 3 C
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个包含指定值的 DataFrame,然后使用 `replace()` 方法将指定值替换为 NaN。接着,使用 `dropna()` 方法删除包含缺失值的行,并将处理后的结果赋值给 `df` 变量。最后打印出了处理后的结果。
相关问题
pd删去缺失值的行
如果你使用的是 Pandas 库,可以通过 `dropna()` 方法来删除缺失值所在的行。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]})
# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()
# 打印处理后的结果
print(df)
```
输出:
```
A B
0 1.0 5.0
3 4.0 8.0
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个包含缺失值的 DataFrame,然后使用 `dropna()` 方法删除了包含缺失值的行,并将处理后的结果赋值给 `df` 变量。最后打印出了处理后的结果。
遍历csv某一列 如果某行值为1 则删去该行
你可以使用 Python 中的 Pandas 库来读取 CSV 文件,然后遍历某一列,判断是否为 1,如果是则删除该行。具体实现如下:
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')
# 遍历某一列
for index, row in df.iterrows():
if row['column_name'] == 1:
# 如果该行值为 1,则删除该行
df.drop(index, inplace=True)
# 保存修改后的数据到 CSV 文件
df.to_csv('your_file.csv', index=False)
```
其中,`column_name` 是你要遍历的列的名称。`iterrows()` 方法可以遍历每一行数据,`drop()` 方法可以删除指定行,`inplace=True` 表示直接修改原数据,`to_csv()` 方法可以将修改后的数据保存到 CSV 文件中。