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pandas数据分组后的处理(详解pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行?)

更多 时间:2021-10-03 01:01:29 类别:脚本大全 浏览量:934

pandas数据分组后的处理

详解pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行?

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。

pandas数据分组后的处理(详解pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行?)

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

  • ?
  • 1
  • df[(true-df['appplatform'].isin([2]))]
  • pandas数据分组后的处理(详解pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行?)

    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。

  • ?
  • 1
  • df[(true-df['appid'].isin([278,382]))]
  • pandas数据分组后的处理(详解pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行?)

    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。

  • ?
  • 1
  • 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(&)

    pandas数据分组后的处理(详解pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行?)

    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。

  • ?
  • 1
  • df[df['creativeid']<=10000]
  • pandas数据分组后的处理(详解pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行?)

    另外,如果要考虑多列的话,其实和上面一样,将两种情况做逻辑与(&)就可以,不过值得注意的是,每个条件要用括号()括起来。

    以上所述是小编给大家介绍的pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行详解整合,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对开心学习网网站的支持!

    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/76127966

    标签:数据 过滤 pandas
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