使用DataFrame删除行和列的实例讲解

2024-08-01 12:27:55

本文通过一个csv实例文件来展示如何删除Pandas.DataFrame的行和列

数据文件名为:example.csv

内容为：

date	spring	summer	autumn	winter
2000	12.2338809	16.90730113	15.69238313	14.08596223
2001	12.84748057	16.75046873	14.51406637	13.5037456
2002	13.558175	17.2033926	15.6999475	13.23365247
2003	12.6547247	16.89491533	15.6614647	12.84347867
2004	13.2537298	17.04696657	15.20905377	14.3647912
2005	13.4443049	16.7459822	16.62218797	11.61082257
2006	13.50569567	16.83357857	15.4979282	12.19934363
2007	13.48852623	16.66773283	15.81701437	13.7438216
2008	13.1515319	16.48650693	15.72957287	12.93233587
2009	13.45771543	16.63923783	18.26017997	12.65315943
2010	13.1945485	16.7286889	15.42635267	13.8833583
2011	14.34779417	16.68942103	14.17658043	12.36654197
2012	13.6050867	17.13056773	14.71796777	13.29255243
2013	13.02790787	17.38619343	16.20345497	13.18612133
2014	12.74668163	16.54428687	14.7367682	12.87065125
2015	13.465904	16.50612317	12.44243663	11.0181384
season	spring	summer	autumn	winter
slope	0.0379691374	-0.01164689167	-0.07913844113	-0.07765274553

删除行

In [1]:
import numpy as np
import pandas as pd
odata = pd.read_csv('example.csv')
odata
Out[1]:
date  spring  summer  autumn  winter
0  2000  12.2338809  16.9073011333  15.6923831333  14.0859622333
1  2001  12.8474805667  16.7504687333  14.5140663667  13.5037456
2  2002  13.558175  17.2033926  15.6999475  13.2336524667
3  2003  12.6547247  16.8949153333  15.6614647  12.8434786667
4  2004  13.2537298  17.0469665667  15.2090537667  14.3647912
5  2005  13.4443049  16.7459822  16.6221879667  11.6108225667
6  2006  13.5056956667  16.8335785667  15.4979282  12.1993436333
7  2007  13.4885262333  16.6677328333  15.8170143667  13.7438216
8  2008  13.1515319  16.4865069333  15.7295728667  12.9323358667
9  2009  13.4577154333  16.6392378333  18.2601799667  12.6531594333
10  2010  13.1945485  16.7286889  15.4263526667  13.8833583
11  2011  14.3477941667  16.6894210333  14.1765804333  12.3665419667
12  2012  13.6050867  17.1305677333  14.7179677667  13.2925524333
13  2013  13.0279078667  17.3861934333  16.2034549667  13.1861213333
14  2014  12.7466816333  16.5442868667  14.7367682  12.8706512467
15  2015  13.465904  16.5061231667  12.4424366333  11.0181384
16  season  spring  summer  autumn  winter
17  slope  0.037969137402  -0.0116468916667  -0.0791384411275  -0.0776527455294

.drop()方法如果不设置参数inplace=True，则只能在生成的新数据块中实现删除效果，而不能删除原有数据块的相应行。

In [2]:
data = odata.drop([16,17])
odata
Out[2]:
date  spring  summer  autumn  winter
0  2000  12.2338809  16.9073011333  15.6923831333  14.0859622333
1  2001  12.8474805667  16.7504687333  14.5140663667  13.5037456
2  2002  13.558175  17.2033926  15.6999475  13.2336524667
3  2003  12.6547247  16.8949153333  15.6614647  12.8434786667
4  2004  13.2537298  17.0469665667  15.2090537667  14.3647912
5  2005  13.4443049  16.7459822  16.6221879667  11.6108225667
6  2006  13.5056956667  16.8335785667  15.4979282  12.1993436333
7  2007  13.4885262333  16.6677328333  15.8170143667  13.7438216
8  2008  13.1515319  16.4865069333  15.7295728667  12.9323358667
9  2009  13.4577154333  16.6392378333  18.2601799667  12.6531594333
10  2010  13.1945485  16.7286889  15.4263526667  13.8833583
11  2011  14.3477941667  16.6894210333  14.1765804333  12.3665419667
12  2012  13.6050867  17.1305677333  14.7179677667  13.2925524333
13  2013  13.0279078667  17.3861934333  16.2034549667  13.1861213333
14  2014  12.7466816333  16.5442868667  14.7367682  12.8706512467
15  2015  13.465904  16.5061231667  12.4424366333  11.0181384
16  season  spring  summer  autumn  winter
17  slope  0.037969137402  -0.0116468916667  -0.0791384411275  -0.0776527455294
In [3]:
data
Out[3]:
date  spring  summer  autumn  winter
0  2000  12.2338809  16.9073011333  15.6923831333  14.0859622333
1  2001  12.8474805667  16.7504687333  14.5140663667  13.5037456
2  2002  13.558175  17.2033926  15.6999475  13.2336524667
3  2003  12.6547247  16.8949153333  15.6614647  12.8434786667
4  2004  13.2537298  17.0469665667  15.2090537667  14.3647912
5  2005  13.4443049  16.7459822  16.6221879667  11.6108225667
6  2006  13.5056956667  16.8335785667  15.4979282  12.1993436333
7  2007  13.4885262333  16.6677328333  15.8170143667  13.7438216
8  2008  13.1515319  16.4865069333  15.7295728667  12.9323358667
9  2009  13.4577154333  16.6392378333  18.2601799667  12.6531594333
10  2010  13.1945485  16.7286889  15.4263526667  13.8833583
11  2011  14.3477941667  16.6894210333  14.1765804333  12.3665419667
12  2012  13.6050867  17.1305677333  14.7179677667  13.2925524333
13  2013  13.0279078667  17.3861934333  16.2034549667  13.1861213333
14  2014  12.7466816333  16.5442868667  14.7367682  12.8706512467
15  2015  13.465904  16.5061231667  12.4424366333  11.0181384

如果inplace=True则原有数据块的相应行被删除

In [4]:
odata.drop(odata.index[[16,17]],inplace=True)
odata
Out[4]:
date  spring  summer  autumn  winter
0  2000  12.2338809  16.9073011333  15.6923831333  14.0859622333
1  2001  12.8474805667  16.7504687333  14.5140663667  13.5037456
2  2002  13.558175  17.2033926  15.6999475  13.2336524667
3  2003  12.6547247  16.8949153333  15.6614647  12.8434786667
4  2004  13.2537298  17.0469665667  15.2090537667  14.3647912
5  2005  13.4443049  16.7459822  16.6221879667  11.6108225667
6  2006  13.5056956667  16.8335785667  15.4979282  12.1993436333
7  2007  13.4885262333  16.6677328333  15.8170143667  13.7438216
8  2008  13.1515319  16.4865069333  15.7295728667  12.9323358667
9  2009  13.4577154333  16.6392378333  18.2601799667  12.6531594333
10  2010  13.1945485  16.7286889  15.4263526667  13.8833583
11  2011  14.3477941667  16.6894210333  14.1765804333  12.3665419667
12  2012  13.6050867  17.1305677333  14.7179677667  13.2925524333
13  2013  13.0279078667  17.3861934333  16.2034549667  13.1861213333
14  2014  12.7466816333  16.5442868667  14.7367682  12.8706512467
15  2015  13.465904  16.5061231667  12.4424366333  11.0181384

删除列

del方法

In [5]:
del odata['date']
odata
Out[5]:
spring  summer  autumn  winter
0  12.2338809  16.9073011333  15.6923831333  14.0859622333
1  12.8474805667  16.7504687333  14.5140663667  13.5037456
2  13.558175  17.2033926  15.6999475  13.2336524667
3  12.6547247  16.8949153333  15.6614647  12.8434786667
4  13.2537298  17.0469665667  15.2090537667  14.3647912
5  13.4443049  16.7459822  16.6221879667  11.6108225667
6  13.5056956667  16.8335785667  15.4979282  12.1993436333
7  13.4885262333  16.6677328333  15.8170143667  13.7438216
8  13.1515319  16.4865069333  15.7295728667  12.9323358667
9  13.4577154333  16.6392378333  18.2601799667  12.6531594333
10  13.1945485  16.7286889  15.4263526667  13.8833583
11  14.3477941667  16.6894210333  14.1765804333  12.3665419667
12  13.6050867  17.1305677333  14.7179677667  13.2925524333
13  13.0279078667  17.3861934333  16.2034549667  13.1861213333
14  12.7466816333  16.5442868667  14.7367682  12.8706512467
15  13.465904  16.5061231667  12.4424366333  11.0181384

.pop()方法

.pop方法可以将所选列从原数据块中弹出，原数据块不再保留该列

In [6]:
spring = odata.pop('spring')
spring
Out[6]:
0    12.2338809
1   12.8474805667
2     13.558175
3    12.6547247
4    13.2537298
5    13.4443049
6   13.5056956667
7   13.4885262333
8    13.1515319
9   13.4577154333
10    13.1945485
11  14.3477941667
12    13.6050867
13  13.0279078667
14  12.7466816333
15    13.465904
Name: spring, dtype: object
In [7]:
odata
Out[7]:
summer  autumn  winter
0  16.9073011333  15.6923831333  14.0859622333
1  16.7504687333  14.5140663667  13.5037456
2  17.2033926  15.6999475  13.2336524667
3  16.8949153333  15.6614647  12.8434786667
4  17.0469665667  15.2090537667  14.3647912
5  16.7459822  16.6221879667  11.6108225667
6  16.8335785667  15.4979282  12.1993436333
7  16.6677328333  15.8170143667  13.7438216
8  16.4865069333  15.7295728667  12.9323358667
9  16.6392378333  18.2601799667  12.6531594333
10  16.7286889  15.4263526667  13.8833583
11  16.6894210333  14.1765804333  12.3665419667
12  17.1305677333  14.7179677667  13.2925524333
13  17.3861934333  16.2034549667  13.1861213333
14  16.5442868667  14.7367682  12.8706512467
15  16.5061231667  12.4424366333  11.0181384

.drop()方法

drop方法既可以保留原数据块中的所选列，也可以删除，这取决于参数inplace

In [8]:
withoutSummer = odata.drop(['summer'],axis=1)
withoutSummer
Out[8]:
autumn  winter
0  15.6923831333  14.0859622333
1  14.5140663667  13.5037456
2  15.6999475  13.2336524667
3  15.6614647  12.8434786667
4  15.2090537667  14.3647912
5  16.6221879667  11.6108225667
6  15.4979282  12.1993436333
7  15.8170143667  13.7438216
8  15.7295728667  12.9323358667
9  18.2601799667  12.6531594333
10  15.4263526667  13.8833583
11  14.1765804333  12.3665419667
12  14.7179677667  13.2925524333
13  16.2034549667  13.1861213333
14  14.7367682  12.8706512467
15  12.4424366333  11.0181384
In [9]:
odata
Out[9]:
summer  autumn  winter
0  16.9073011333  15.6923831333  14.0859622333
1  16.7504687333  14.5140663667  13.5037456
2  17.2033926  15.6999475  13.2336524667
3  16.8949153333  15.6614647  12.8434786667
4  17.0469665667  15.2090537667  14.3647912
5  16.7459822  16.6221879667  11.6108225667
6  16.8335785667  15.4979282  12.1993436333
7  16.6677328333  15.8170143667  13.7438216
8  16.4865069333  15.7295728667  12.9323358667
9  16.6392378333  18.2601799667  12.6531594333
10  16.7286889  15.4263526667  13.8833583
11  16.6894210333  14.1765804333  12.3665419667
12  17.1305677333  14.7179677667  13.2925524333
13  17.3861934333  16.2034549667  13.1861213333
14  16.5442868667  14.7367682  12.8706512467
15  16.5061231667  12.4424366333  11.0181384

当inplace=True时.drop()执行内部删除，不返回任何值，原数据发生改变

In [10]:
withoutWinter = odata.drop(['winter'],axis=1,inplace=True)
type(withoutWinter)
Out[10]:
NoneType
In [11]:
odata
Out[11]:
summer  autumne
0  16.9073011333  15.6923831333
1  16.7504687333  14.5140663667
2  17.2033926  15.6999475
3  16.8949153333  15.6614647
4  17.0469665667  15.2090537667
5  16.7459822  16.6221879667
6  16.8335785667  15.4979282
7  16.6677328333  15.8170143667
8  16.4865069333  15.7295728667
9  16.6392378333  18.2601799667
10  16.7286889  15.4263526667
11  16.6894210333  14.1765804333
12  17.1305677333  14.7179677667
13  17.3861934333  16.2034549667
14  16.5442868667  14.7367682
15  16.5061231667  12.4424366333

总结，不论是行删除还是列删除，也不论是原数据删除，还是输出新变量删除，.drop()的方法都能达到目的，为了方便好记，熟练操作，所以应该尽量多使用.drop()方法

DataFrame中去除指定列为空的行方法

一次,笔者在处理数据时想去除DataFrame中指定列的值为空的这一行,采用了如下做法,但是怎么都没有成功: # encoding: utf-8 import pandas as pd import math import numpy as np data = pd.read_csv('mydata.csv') print len(data) for i in range(len(data)): if (data['导演'][i] == ''): data = data.drop(i) data
pandas数据处理基础之筛选指定行或者指定列的数据

pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据机构)和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构). 本文为了方便理解会与excel或者sql操作行或列来进行联想类比 1.重新索引:reindex和ix 上一篇中介绍过数据读取后默认的行索引是0,1,2,3...这样的顺序号.列索引相当于字段名(即第一行数据),这里重新索引意思就是可以将默认的索引重新修改成自己想要的样子. 1.1 Series 比方说:data=Series([4,5,6],index=['a',
Pandas过滤dataframe中包含特定字符串的数据方法

假如有一列全是字符串的dataframe,希望提取包含特定字符的所有数据,该如何提取呢? 因为之前尝试使用filter,发现行不通,最终找到这个行得通的方法. 举例说明: 我希望提取所有包含'Mr.'的人名 1.首先将他们进行字符串化,并得到其对应的布尔值: >>> bool = df.str.contains('Mr\.') #不要忘记正则表达式的写法,'.'在里面要用'\.'表示 >>> print('bool : \n', bool) 2.通过dataframe的
pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例

1.删除/选取某列含有特殊数值的行 import pandas as pd import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC')) print(df1) df2=df1.copy() #删除/选取某列含有特定数值的行 #df1=df1[df1['A'].isin([1])] #df1[df1['A'].
pandas系列之DataFrame 行列数据筛选实例

一.对DataFrame的认知 DataFrame的本质是行(index)列(column)索引+多列数据. 为了简化理解,我们不妨换个思路- 现实中,为了简化对一件事物的描述,我们会选择几个特征. 例如,从(性别.身高.学历.职业.爱好..)等角度去刻画一个人,这些"角度"即为"特征". 其中,不同的行表示不同的记录:列代表特征,不同记录因各个特征之间的差异而不同. DataFrame默认索引是序号(0,1,2-),可以理解成位置索引.一般我们用id标识不同记录,
Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数详解

用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 在这里默认:axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1: inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe: inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后就回不来了. 例子: >>>df = pd.DataFrame(np.a
pandas.DataFrame选取/排除特定行的方法

pandas.DataFrame选取特定行使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame,如果我们想要像Excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列表方式传入,还可以传入字典,指定列进行筛选. >>> df = pd.DataFrame([['GD', 'GX', 'FJ'], ['SD', 'SX', 'BJ'], ['HN', 'HB', 'AH'], ['HEN', 'HEN', 'HL
用pandas中的DataFrame时选取行或列的方法

如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格
使用DataFrame删除行和列的实例讲解

本文通过一个csv实例文件来展示如何删除Pandas.DataFrame的行和列数据文件名为:example.csv 内容为: date spring summer autumn winter 2000 12.2338809 16.90730113 15.69238313 14.08596223 2001 12.84748057 16.75046873 14.51406637 13.5037456 2002 13.558175 17.2033926 15.6999475 13.23365247
python pandas库中DataFrame对行和列的操作实例讲解

用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是S
python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是S
读取json格式为DataFrame(可转为.csv)的实例讲解

有时候需要读取一定格式的json文件为DataFrame,可以通过json来转换或者pandas中的read_json(). import pandas as pd import json data = pd.DataFrame(json.loads(open('jsonFile.txt','r+').read()))#方法一 dataCopy = pd.read_json('jsonFile.txt',typ='frame') #方法二 pandas.read_json(path_or_buf
散列算法与散列码(实例讲解)

一.引入 /** * Description:新建一个类作为map的key */ public class Groundhog { protected int number; public Groundhog(){ } public Groundhog(int number) { this.number = number; } @Override public String toString() { return "Groundhog{" + "number=" +
Pandas.DataFrame删除指定行和列(drop)的实现

目录 DataFrame指定的行删除按行名指定(行标签) 按行号指定未设置行名的注意事项 DataFrame指定的列删除按列名指定(列标签) 按列号指定多行多列的删除使用drop()方法删除pandas.DataFrame的行和列. 在0.21.0版之前,请使用参数labels和axis指定行和列.从0.21.0开始,可以使用index或columns. 在此,将对以下内容进行说明. DataFrame指定的行删除按行名指定(行标签) 按行号指定未设置行名的注意事项 DataFra
Pandas DataFrame.drop()删除数据的方法实例

目录语法参数结果展示扩展总结 df.drop()通过指定标签名称和相应的轴,或直接给定索引或列名称来删除行或列语法 df.drop(labels = None, axis = 0, index = None, columns = None, level = None, inplace = False, errors = 'raise') 参数 1.labels:要删除的列或者行,如果要删除多个,传入列表 2.axis:轴的方向,0为行,1为列,默认为0 3.index:指定的一行或多
Python+Xlwings 删除Excel的行和列

一.需求: 某公司管理的多个资管计划每天生成A表,业务人员需手工打开每个A表,将某些行.列删除后方可打印上报. 现拟采用程序代替手工操作. 二.分析: 1.应在原始文件的副本上操作,因此需拷贝文件夹内所有Excel至目标目录: 解答:使用shutil.copy() 2.需打开excel并删除指定的行和列: 解答:openpyxl不支持xls格式,xlwt无法删除行和列,最终选择xlwings: 三.代码实现: #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*
如何利用Pandas删除某列指定值所在的行

目录前言 1.data.dropna() 1-1 axis确定删除存在缺失值的行或者是列 1-2 how 确定存在缺失值时,是否删除行或者列 1-3 thresh=n表示保留至少含有n个非na数值的行 1-4 subset确定要在哪些列中查找缺失值 1-5 inplace确定是否直接在原DataFrame修改 2.data.drop 2-1 labels 指定行或者列的名称 2-2 index 指定要删除的行 2-3 columns 指定要删除的列 3.实例 3-1 统计0的数量 3-2 找出
pandas行和列的获取的实现

目录 1. 行和列的获取 1.1 根据索引获取行 1.2 根据条件获取行 1.3 获取列 2. 区域选取 2.1 df.loc[] 2.2 df.iloc[ ] 2.3 df.ix[ ] 3. 单元格选取 3.1 df.at[] 3.2 df.iat[] DataFrame的行和列:df[‘行’, ‘列’] DataFrame行和列的获取分三个维度行和列选取:df[],一次只能选取行或列区域选取:df.loc[], df.iloc[], df.ix[],可以同时为行或列设置筛选条件单元格选

使用DataFrame删除行和列的实例讲解

相关推荐

随机推荐