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pandas怎样去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行
发布时间:2021-02-05 13:46:19
来源:亿速云
阅读:261
作者:小新
栏目:开发技术
小编给大家分享一下pandas怎样去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧! 摘要在进行数据分析与清理中,我们可能常常需要在数据集中去掉某些异常值。具体来说,看看下面的例子。 0.导入我们需要使用的包 import pandas as pd pandas是很常用的数据分析,数据处理的包。anaconda已经有这个包了,纯净版python的可以自行pip安装。 1.去掉某些具体值 数据集df中,对于属性appPlatform(最后一列),我们想删除掉取值为2的那些样本。如何做?非常简单。 import pandas as pd df[(True-df['appPlatform'].isin([2]))]当然,有时候我们需要去掉不止一个值,这个时候只需要在isin([])的列表中添加。更具体来说,例如,对于appID这个属性,我们想去掉appID=278和appID=382的样本。 df[(True-df['appID'].isin([278,382]))]另外,我们有时候并不只是考虑某一列,还需要考虑另外若干列的情况。例如,我们需要过滤掉appPlatform=2而且appID=278和appID=382的样本呢?非常简单。 df[(True-df['appID'].isin([278,382]))&(True-df['appPlatform'].isin([2]))]其实,在这里我们看到,就是由两部分组成的,第一部分就是appID中等于278和382的,另外一部分就是appPlatform中等于2的。两者取逻辑关系 与(&) 2.过滤掉某个范围的值 上面我们是了解了如何取掉某个具体值,下面,我们要看看如何过滤掉某个范围的值。对于数据集df,我们想过滤掉creativeID(第一列)中ID值大于10000的样本。 df[df['creativeID'] |
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