若是要去掉指定值为某一个数的行呢
时间: 2023-11-25 18:06:35 浏览: 34
可以使用 `drop()` 方法来删除 DataFrame 中指定值为某一个数的行,示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [2, 2, 3, 4, 5],
'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除 B 列中值为 2 的行
df = df.drop(df[df['B'] == 2].index)
# 输出结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
2 3 3 c
3 4 4 d
4 5 5 e
```
其中 `df[df['B'] == 2]` 表示选择 B 列中值为 2 的行,再用 `index` 属性获取这些行的索引,最后用 `drop()` 方法删除这些行。如果要删除多个值,可以用 `|` 连接多个条件,如 `df.drop(df[(df['B'] == 2) | (df['B'] == 3)].index)` 表示删除 B 列中值为 2 或 3 的行。
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spark sql去除某一行或某一属性值为空的行 最简单办法
使用Spark SQL中的过滤函数,可以很容易地去除某一行或某一属性值为空的行。具体方法如下:
1. 去除某一行:使用where子句过滤掉指定行,例如:
```
df.where("id != 1")
```
这样就可以去除id为1的那一行。
2. 去除某一属性值为空的行:使用isNull函数过滤掉指定属性值为空的行,例如:
```
df.where("name is not null")
```
这样就可以去除name属性值为空的行。
以上两种方法都是使用Spark SQL中的过滤函数,非常简单易懂。
pandas去掉某一列含有特殊值的行
可以使用pandas的drop方法来去掉含有特殊值的行,具体步骤如下:
1. 找到含有特殊值的列,例如列名为"column_name"。
2. 使用pandas的drop方法,指定axis=0表示按行删除,使用条件过滤出含有特殊值的行,例如特殊值为NaN或空值,可以使用isna()或isnull()方法来判断,最后使用~符号表示取反,即删除不含有特殊值的行。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, None, 7, 8],
'C': ['foo', 'bar', None, 'baz']})
# 找到含有特殊值的列
column_name = 'B'
# 删除含有特殊值的行
df = df.drop(df[df[column_name].isna()].index)
# 打印结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 5.0 foo
2 3 7.0 NaN
3 4 8.0 baz
```
上述代码中,我们先找到了含有特殊值的列"B",然后使用drop方法删除含有特殊值的行,即使用df[column_name].isna()条件过滤出含有特殊值的行,然后使用drop方法删除这些行。最后打印结果即可。