根据掩码删除pandas数据帧中的列
是指根据给定的条件，使用掩码来删除数据帧中的列。在pandas中，可以使用布尔掩码来选择满足特定条件的行或列，并进行删除操作。
具体步骤如下：
- 创建一个布尔掩码：根据需要删除的列的条件，创建一个布尔掩码。例如，如果要删除所有值为0的列，可以使用以下代码创建掩码：mask = (df == 0).all()
- 应用掩码进行删除：使用掩码对数据帧进行列删除操作。可以使用
drop()函数来删除满足掩码条件的列。例如，使用以下代码删除满足掩码条件的列：df = df.drop(df.columns[mask], axis=1)
这样，满足掩码条件的列将被删除。
根据不同的需求，可以使用不同的条件和方法来创建和应用掩码。这种方法可以帮助我们根据特定条件删除数据帧中的列。
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相关·内容
我练习python已经有一段时间了，刚刚开始接触pandas，开始学习数据帧。我知道df.drop()会根据某些要求删除列/行，并生成一个新的df。我想知道，有没有一种方法可以将这些被删除的列/行分配给一个新的变量以用于日志记录？
import pandas as pd
L = ["a","b","c","d","a","a"]
df1 = pd.DataFrame(L)
df1.columns = ['letter']
#print(df1)
df2 = df1.drop(df1
浏览 17提问于2018-01-13得票数 2
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我正在尝试通过它的名称删除超过数百万行，这是超过1000个唯一值。
有一个主数据帧(df_summary)和另一个数据帧，其中包含必须从主数据帧中删除的行的名称。
删除一些列不是问题，但是需要删除的唯一值的数量太多了，无法手动执行。因此，我尝试遍历它。
“两个数据帧的整体外观，列后面有许多列”
以下是我尝试过的方法：
from pandas import read_csv
import pandas as pd
df_summary = read_csv ('path.csv', sep=',')
rows_to_remove = read_csv ('
浏览 28提问于2019-10-25得票数 0
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我使用存储在pandas dataframe列中的地址作为函数的参数，以调用Google Maps API并将结果存储在同一数据帧中名为address_components的列中 dm.loc[: , 'address_components'] = dm.loc[:, ['streetNumber', 'streetName', 'city']].apply(
lambda row: get_address(row[0], row[1], row[2]), axis=1) 整个数据帧非常大，我想在符合特定条件的部分数据帧
浏览 24提问于2020-08-07得票数 2
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2回答
我有两个数据帧df和df2，像这样
id initials
0 100 J
1 200 S
2 300 Y
name initials
0 John J
1 Smith S
2 Nathan N
我想比较在(df和df2)中找到的initials列中的值，并将其首字母与第一个数据帧(df)中的首字母匹配的名称(在df2中)复制出来
import pandas as pd
for i in df.initials:
for j in df2.initials:
if i == j:
# copy the
浏览 3提问于2016-07-29得票数 3
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我有一台dataframe。我想要将某些行的所有列的值替换为默认值。有没有办法通过pandas apply函数做到这一点？
这是数据帧
import pandas as pd
temp=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6],'b':[2,3,4,5,6,7],'c':['p','q','r','s','t','u']})
mylist=['p','t']
如何将列a和b中的值替换为默认值0，其中
浏览 13提问于2016-07-21得票数 2
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我有一个长长的短语列表(200,000+)：
phrase_list = ['some word', 'another example', ...]
和一个两列的pandas数据帧，第一列中有一个描述，第二列中有一些分数
Description Score
this sentence contains some word in it 6
some word is on my mind 3
repeat another example
浏览 2提问于2015-11-19得票数 4
我一直在尝试通过定位包含字符串negative的单元格来重新排序pandas中的数据帧，删除此行，并在数据帧中添加一个新列，以区分包含字符串negative的单元格之前的行，并将其称为'POSITIVE'，而在字符串之后的行，则称为'NEGATIVE'。 这是数据帧的最小示例： d = {'col1': [1, 2, 'negative', 4,5],
'col2': [6,7,None, 8,9],
'col3':[10,11,None,12,13] }
data = pd.DataFram
浏览 8提问于2020-09-22得票数 2
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2回答
如何在一个命令中过滤Pandas数据帧中的行并仅获取pandas数据帧中的列的子集。
我正在试着应用像这样的东西...
frame[(frame.DESIGN_VALUE > 20) & (frame['mycol3','mycol6']))]
谢谢。
浏览 0提问于2015-10-02得票数 17
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给定以下数据帧： import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'month': [2, 2, 1, 1, 2, 10],
'year': [2017, 2017, 2020, 2020, 2018, 2019],
'sale': [60, 45, 90, 20, 28, 36],
'title': ['Ones', 'Twoes', 'Thr
浏览 18提问于2021-07-06得票数 0
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我有一个由多列组成的数据帧。我想根据多列中的条件选择行。假设我在一个数据帧中有四列： import pandas as pd
di={"A":[1,2,3,4,5],
"B":['Tokyo','Madrid','Professor','helsinki','Tokyo Oliveira'],
"C":['250','200//250','250//250//200','12','200
浏览 16提问于2020-03-30得票数 3
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Pandas数据帧有5列，其中包含“验证器”。我想删除所有包含'verified‘的列，除了名为’verified_90‘的列(Pandas dataframe)。我正在尝试下面的代码，但它正在删除包含该特定单词的所有列。 列名: verified_30 verified_60 verified_90 verified_365 logo.verified。verified.at等 ‘ df = df[df.columns.drop(list(df.filter(regex='Test')))] ‘
浏览 37提问于2021-09-30得票数 0
我正在尝试从其他三个列的元素之间的逻辑操作生成一个pandas数据帧列。我知道我可以一行一行地吃力地完成它，但我相信有一种更简洁的方法来实现这一点。下面是如果标准操作在dataframe列之间工作的话我会怎么做(显然这段代码不能工作)。该操作依赖于访问该列中的前一个值，因此最后一行中的.shift()。
if dataframe['C'] > dataframe['H']:
dataframe['Result'] = 1
else:
if dataframe['C'] < dataframe['
浏览 3提问于2021-02-28得票数 0
1回答
我在左边(橙色)有一个数据帧，里面有LeadOrderID。我想在左边添加一列，看看右边(紫色)的OrderId列表是否在LeadOrder (橙色)中。不要使用内连接...
我应该如何使用python - Pandas来做这件事？
谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2018-09-18得票数 0
pandas数据帧有4列： df.columns = ['col1', 'col2', 'question', 'answer'] 如何根据满足第一列的标准对数据帧进行索引，从而为'answer'列的单个条目编制索引？ 即： df['col1'=='apple' and 'col2'=='guitar'].answer
浏览 10提问于2021-01-11得票数 0
假设我有以下数据帧 import pandas as pd
df = pd.DataFrame( {3: {0: 'Total shareholders’ equity, beginning balances', 1: 'Total shareholders’ equity, beginning balances', 2: 'Total shareholders’ equity, beginning balances', 3: '$', 4: '90488', 9: '$', 10: '1
浏览 19提问于2020-12-09得票数 0
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我有一个数据帧，其中包含名为text的列中的文本，以及lang列中存储的文本所使用的相应语言。我要做的是创建一个辅助数据帧，其中只包含英语文本wrritten (在lang列中也包含值en )。dataframe还包含其他值，所以我不能直接复制它。这是我尝试过的：
english_only = df['lang'] == 'en'
df_2 = pd.DataFrame(df[english_only]['text'],columns = ['text','sentiment'])
当我运行代码时，我得到一个与原始
浏览 8提问于2020-05-28得票数 1
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在一个包含名为source的列的数据帧中，该列由两个不同的单词列表组成 source words letter_count
1 list1 apple 5
2 list1 pear 4
3 list1 banana 6
4 list2 ford 4
5 list2 chevy 5
6 list2 apple 5
7 list2 banana 6 我正在尝试返回一个新的数据帧，其中显示了list1和list2中的重复单词 words letter_count
1 apple
浏览 6提问于2021-11-20得票数 1
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1回答
我试图通过从不同的数据帧中选择仅满足特定条件的行来创建数据帧。 技术人员只能使用下拉菜单为第一列选择几个字段中的一个，因此我希望指定特定的字段。但是，第2列是一个自由文本条目，因此我正在寻找两个具有任意拼写/大小写类型的特定关键字。 我想要新数据帧中行中的所有列。 任何帮助或见解都将不胜感激。 import pandas as pd
df = pd.read_excel (r'File.xlsx, sheet_name = 'Sheet1')
filter = ['x', 'y']
columns=df.columns
data
浏览 11提问于2020-06-23得票数 2
我有一个大约有1亿行的熊猫数据帧。我对消除重复数据很感兴趣，但有一些标准我还找不到相关文档。 我想要对数据帧进行重复数据消除，忽略其中一列会有所不同。如果该行是重复的，除了那一列之外，我只想保留具有特定字符串的行，比如X。 示例数据帧： import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns = ["A","B","C"],
data = [[1,2,"00X"],
[1,3,"010"]
浏览 27提问于2020-09-04得票数 2
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我有一个大的固定宽度的文件被读成块10000行熊猫。除了从数据中删除重复项外，这对于所有东西都很有用，因为复制项显然可以在不同的块中。由于文件太大，无法全部装入内存，所以文件正在以块形式读取。
我第一次尝试去复制文件的目的是只引入去重复文件所需的两列，并列出不读取的行列表。只阅读这两列(在大约500列中)很容易就可以在内存中使用，并且我能够使用id列查找重复项，并使用一个合格列来决定两个或三个具有相同id的列中的哪一个。然后，我使用read_fwf()命令的skiprows标志跳过了这些行。
我遇到的问题是Pandas固定宽度的文件读取器不能同时使用skiprows = list和iterat
浏览 1提问于2015-06-04得票数 8
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我正在尝试创建一个基于其他数据帧和特定条件的数据帧。 ? 给定上面的pandas数据帧，我希望有一个两列的数据帧，其中每一行都是不同于0(共存于特定行)的单词对的组合，从第一行开始。 例如，对于上图的这一部分，我想要的新数据帧如下所示： ? 以此类推。 有没有人能教我怎么做？我在挣扎..。谢谢!
浏览 13提问于2021-10-10得票数 2
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我有一个数据帧，如下所示 df
A B C D E
0 -1 -3 0 5 -2
1 3 -2 -1 -4 -5
2 0 -4 -3 -2 -1 我想删除包含所有负值的列，并将它们保存在第二个数据帧中。这样的话我想要 df
A C D
0 -1 0 5
1 3 -1 -4
2 0 -3 -2
df2
B E
0 -3 -2
1 -2 -5
2 -4 -1
浏览 29提问于2021-06-22得票数 1
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pandas中有没有一种方法来计算一列中有多少个True或False条件。
例如:如果一个数据框有5列，并且我想选择至少有三列且值大于3的行，可以在不使用迭代器的情况下完成吗？因此，在下面的示例中，我将选择b和c行。
In [12]: df2
Out[12]:
A B C D E
a 1 2 2 8 6
b 3 6 5 8 8
c 6 2 5 5 2
浏览 0提问于2015-09-04得票数 3
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2回答
我有一个包含以下示例的数据库：
在用Python加载数据时生成数据帧，如下代码所示
import os
import pandas as pd
data_dir="D:\\userdata\\adbharga\\Desktop\\AVA\\PythonCoding\\VF-Aus\\4G Cell Graphs"
os.chdir(data_dir)
df = pd.read_csv('CA Throughput(Kbit_s) .csv',index_col=None, header=0)
输出：
是否有任何方法可以避免读取Pandas中的重复
浏览 1提问于2018-04-10得票数 3
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3回答
我使用这个数据集：https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database。 我想根据行是否包含任何零来过滤数据帧(Outcome除外)。 当我尝试根据一列过滤数据帧时，一切都很好： ? 但是，当我尝试过滤两列或更多列时，根据我是否这样做，我得到了不同的行数： ? 或者这样： ? 我分别得到429行和652行。 因此，我尝试使用iloc进行过滤 ? 但这只会用NaN填充列，而不会删除行。它还改变了Outcome列，我希望它保持不变。这个iloc方法似乎只在一次过滤一列时有效。 有没有什么方法可以一次
浏览 121提问于2021-11-21得票数 2
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1回答
我正在处理多个数据帧。每个数据帧包含尺寸为67行x 215列的数值数据。为了从每个数据框中选择数据，存在另一个具有相同维度并包含布尔值的数据框。我无法检索满足true条件的单元格值。示例代码如下所示。 import pandas as pd
import numpy as np
#initialize a dataframe
df = pd.DataFrame(
[[21, 72, 67.1],
[23, 78, 69.5],
[32, 74, 56.6],
[52, 54, 76.2]
浏览 13提问于2021-03-19得票数 1
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在早期版本的pandas中，您只需使用以下命令即可删除空列：
df.dropna(axis='columns')
然而，dropna在后来的构建中已经被贬低了。现在如何从数据帧中删除多个(而不是专门索引)空列？
浏览 1提问于2018-08-11得票数 15
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我想在python的pandas中对数据帧应用cumsum，但没有零。简单地说，我想保留零并在数据帧上执行cumsum。假设我有这样的数据帧：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a' : [1,2,0,1],
'b' : [2,5,0,0],
'c' : [0,1,2,5]})
a b c
0 1 2 0
1 2 5 1
2 0 0 2
3 1 0 5
结果应该是
a b
浏览 10提问于2016-09-15得票数 3
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1回答
我有一个这样的结构；用来创建一个pandas数据帧：
my_dict = { 'name' : ["joe", "jack", "jill", "joan", "jesse","jacob", "jonas"],
'age' : [20,27, 35, 55, 18, 21, 35],
'designation': ["VP", "CEO
浏览 6提问于2019-07-15得票数 0
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我有一个和一个单独的Pandas系列(实际上保留了一个行的值)，它们与该dataframe中的一个行匹配。我已经看到很多人在某些列值匹配时找到行I，例如
df.index[(df['column_a'] == 10) & (df['column_b'] == 'foo')].tolist()
但是，我需要在行的所有列值中进行完全匹配才能检索id。我有50多个列名，所以在一个条件下逐个写所有的列是不可行的。我想要找到的数据序列的形状是(700,60)，而我想要找到完全匹配的Pandas系列的形状是(60,0)，在从另一个数据帧中提取它之后，
浏览 3提问于2021-04-29得票数 0
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我正在将一个大型数据库读入多个数据帧。每次都有效。所以我有单独的数据帧。然后，我将每个数据帧写入csv文件。最初它有34列。在此之后，我将csv文件读取到一个新的数据帧中，现在我有35列。 我这样做是为了写入csv文件： df.to_csv(path + "file_01.csv") 这是用来读它的： import pandas as ps
df = ps.read_csv(path + "file_01.csv") 我通过以下命令测试它们的列数： df.shape 为什么会发生这种情况，我如何改进\使其正常工作？
浏览 29提问于2020-08-18得票数 1
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在数据帧的各个列中具有'Select'值。此值与NaN值一样好，因此需要删除相同的值。
在检查列专门化的内容时，将显示以下内容：
0 Select
1 Select
2 Business Administration
3 Media and Advertising
4 Select
...
9235 IT Projects
浏览 9提问于2022-01-04得票数 0
1回答
我有两个数据帧df1和df2。我想根据df1中的索引从df2中删除数据。
import pandas as pd
df1=pd.DataFrame({'index':[1,2,3,4],
'names':['andi','andrew','jhon','andreas']})
df2=pd.DataFrame({'index':[1,2],
'names':['andi','a
浏览 6提问于2019-07-05得票数 0
3回答
我在python pandas中有两个数据帧
数据帧1
User_id zipcode
1 12345
2 23456
3 34567
数据帧2
ZipCodeLowerBound ZipCodeUpperBound Region
10000 19999 1
20000 29999 2
30000 39999 3
如何使用pandas merge将区域中的数据映射到条件为if(df1.zipcod
浏览 3提问于2016-10-29得票数 3
我有一个包含多列和多行的数据库。我希望在数据库中定位满足某一列子集的特定条件的行，如果满足该条件，则更改同一行中不同列的值。 我正在用下面的数据库‘’做原型 df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [5, 5], [5, 9], [55, 55]], columns=['max_speed', 'shield'])
df['frcst_stus'] = 'current'
df ‘，结果如下： max_speed shield frcst_stus
0 1 2 current
1
浏览 31提问于2019-10-03得票数 4
回答已采纳
3回答
我有一个包含无关信息的Pandas数据帧df。无关信息存储在名称包含"PM“的列中。我想删除这些列，但我不确定如何删除。下面是我这样做的尝试。但是，我收到了这个错误消息: AttributeError：'numpy.float64‘对象没有'PM’属性。我不确定如何解释这个错误消息。我也不明白为什么在消息中提到numpy，因为dataframe df是一个pandas对象。 for j in range(0,len(df.columns)-1):
df.iloc[0,j].str.contains("PM"):
df.drop(j, axis=
浏览 51提问于2021-10-19得票数 1
我目前正在学习python2.7中的pandas。我正在学习pandas中的merge()方法。
下面是我创建数据帧的代码：
import pandas as pd
eibi = {'A': ['aaa','bbb','ccc','eee','fff'],
'B': ['bbb','aaa','ccc','fff','eee']
}
df = pd.DataFrame(
浏览 4提问于2018-01-21得票数 3
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2回答
数据框:基于值应用于两列
、、、、
假设我有一个简单的数据帧，例如：
import pandas as pd
data = {'letters' : ['a','b','c','d','e'], 'numbers' :[1,2,3,4,5]}
df = pd.DataFrame(data)
该表如下所示
现在假设我有一个简短的名单，to_remove = ['b','d']
如何在我的数据帧上找到'letters‘列的值在'to_remove’中的行，并将'l
浏览 30提问于2018-10-18得票数 2
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我有一个Pandas数据帧，由下面的数据帧表示： A B C D
| 1 1 1 3 |
| 1 1 1 2 |
| 2 3 4 5 | 我需要遍历这个数据框，查找A、B和C列中的值匹配的行，如果是真的，检查D列中的值是否为这些行，并删除具有较小值的行。所以，在上面的例子中，之后会是这样的。 A B C D
| 1 1 1 3 |
| 2 3 4 5 | 我写了下面
浏览 32提问于2021-01-09得票数 0
1回答
索引号两个数组
、、、
我有两个数组。我想用其中一个作为第二个的参考，我该怎么做呢？我有以下数组A： A = np.array([[1.00, 0.0, 1.03, 1.18],
[0.0, 1.58, 0.0, 7.59],
[1.00, 1.22, 1.07, 1.03]]) 此外，我还有数组B： B = np.array([[1.00, 2.00, 27.00, 10.00],
[3.00, 9.00, 6.00, 2.00],
[2.00, 6.00, 4.00, 15.00]]) 我需要确定A by列中所有0的位置/位置([i
浏览 13提问于2018-12-29得票数 1
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我有两个数据框架，我使用两个数据框架中的最后一列来计算分类度量。
我想确保值是正确的，我的一个数据帧正在从数据库中加载，并且有可能在该数据帧中获得NaN值。
我想从两个数据帧中删除由NaN值组成的行，我的其他数据帧不会有任何NaN，但是我希望检查第一个数据帧中的NaN值，并从第一个和第二个数据帧中删除等效的行，这样我的分类只会发生在实际值上。
我不知道如何做到这一点。
浏览 7提问于2020-05-20得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在尝试为我的工作建立一个机器学习算法。我用于训练和测试的数据有17k行和20列。我试着在另外两个列的基础上添加一个新列，但是我编写的for循环太慢了(需要3秒才能执行) for i in range(0, len(model_olculeri)):
if (model_olculeri["Bel"][i] != 0) and (model_olculeri["Basen"][i] != 0):
sum_column = (model_olculeri["Bel"][i]) / (model_olculeri["
浏览 59提问于2021-10-25得票数 0
回答已采纳
3回答
我有一个数据帧看起来像这样：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'first_name': ['John', 'Jane', 'Marry', 'Victoria', 'Gabriel', 'Layla'],
'last_name': ['Smith', 'Doe', 'Jackson', 'Smith', 'Brown',
浏览 1提问于2021-05-30得票数 1
3回答
有没有办法对pandas text dataframe列执行类似于的操作，使其返回可用于索引数据帧的索引列表或布尔值列表？例如，我希望能够匹配列以'prefix_‘开头的所有行，类似于SQL中的WHERE <col> LIKE prefix_%。
浏览 3提问于2014-03-10得票数 35
回答已采纳
假设我有两个数据帧：
import pandas
....
....
test1 = pandas.DataFrame([1,2,3,4,5])
....
....
test2 = pandas.DataFrame([4,2,1,3,7])
....
我尝试过test1.append(test2)，但它相当于R的rbind。
如何将这两列合并为数据帧的两列，类似于R中的cbind函数？
浏览 4提问于2015-02-19得票数 45
回答已采纳
2回答
我有一个函数，它接收数据帧并将其作为表写入SQL。 def insert(df):
with connection.cursor as cur:
cur.execute('''create tablaexyz.xyz
(ID integer,
first_name varchar(100),
last_name varchar(100))''')
d
浏览 17提问于2021-04-07得票数 0
1回答
我对编程非常陌生，所以请耐心等待，所以基本上我有一个包含4,229个.fits文件(legac_spec)的文件夹和一个包含1989行的数据帧(legac_cat)，其中两列分别是id号和掩码值。每个.fits文件都有一个类似于legac_M[mask value]_v3.6_spec1d _[id number].fits的文件名，但是我不确定如何获得我需要的特定文件，其中每个掩码值和id号都对应于一个特定文件。 我知道我需要使用for循环，但我不确定如何让它做我需要它做的事情，因为我必须分别屏蔽掩码值和id号。 import numpy as np
import pandas as pd
浏览 6提问于2021-06-28得票数 0
有一个80行6列的pandas数据帧。某些列中包含NaN值。比方说，如果给定列中连续的nan值的数量超过10，那么我们必须对这些nan块的值做一些处理。因此，我的问题是如何提取与这些大块nans的开始和结束相对应的行索引？
浏览 12提问于2021-10-07得票数 1
回答已采纳
这是我当前用来删除数据帧的第一列的代码： df1 = df1.iloc[:, 1:] 由于某些原因，它没有起作用， 当第一列的名称未知时，如何删除pandas数据帧的第一列？
浏览 42提问于2021-11-10得票数 0
2回答
我正在尝试使用Python和pandas从数据帧中删除没有值的行。
选定的行当前在一个变量中，但需要从df中删除它。
我尝试过new_df.dpop，但似乎什么都不起作用。有什么建议吗？
novalue_df = new_df[new_df['age'].isnull() & (new_df['churn'] ==
False) & (new_df['avgBill'] < 40)]
浏览 2提问于2018-03-29得票数 0
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