DataFrame中去除指定列为空的行方法

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

在工作中经常遇到需要将数据输出到excel,且需要对其中一些单元格进行合并,比如如下表表格,需要根据A列的值,合并B.C列的对应单元格 pandas中的to_excel方法只能对索引进行合并,而xlsxwriter中,虽然提供有merge_range方法,但是这只是一个和基础的方法,每次都需要编写繁琐的测试才能最终调好,而且不能很好的重用.所以想自己写一个方法,结合dataframe和merge_range.大概思路是: 1.定义一个MY_DataFrame类,继承DataFrame类,这样能很

前言 最近在网上搜了许多关于pandas.DataFrame的操作说明,都是一些基础的操作,但是这些操作组合起来还是比较费时间去正确操作DataFrame,花了我挺长时间去调整BUG的.我在这里做一些总结,方便你我他.感兴趣的朋友们一起来看看吧. 一.创建DataFrame的简单操作: 1.根据字典创造: In [1]: import pandas as pd In [3]: aa={'one':[1,2,3],'two':[2,3,4],'three':[3,4,5]} In [4]: bb=

对dataframe绘图并保存: ax = df.plot() fig = ax.get_figure() fig.savefig('fig.png') 可以制定列,对该列各取值作统计: label_dis = df.label.value_counts() ax = label_dis.plot(title='label distribution', kind='bar', figsize=(18, 12)) fig = ax.get_figure() fig.savefig('label_d

在做分类模型时候,需要在DataFrame中按照行获取数据以便于进行训练和测试. import pandas as pd dict=[[1,2,3,4,5,6],[2,3,4,5,6,7],[3,4,5,6,7,8],[4,5,6,7,8,9],[5,6,7,8,9,10]] data=pd.DataFrame(dict) print(data) for indexs in data.index: print(data.loc[indexs].values[0:-1]) 实验结果: /usr/b

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

1.摘要 dropna()方法,能够找到DataFrame类型数据的空值(缺失值),将空值所在的行/列删除后,将新的DataFrame作为返回值返回. 2.函数详解 函数形式:dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数: axis:轴.0或'index',表示按行删除:1或'columns',表示按列删除. how:筛选方式.'any',表示该行/列只要有一个以上的空值,就删除该行/列:'all',表

例表: 假如想要去掉表中的'#',':'而且以'#'和':'为分割线切割数据: #将dfxA_2的每一个分隔符之间的数据提出来 col1=dfxA_2['travel_seq'].str.split('#').str[0] col2=dfxA_2['travel_seq'].str.split('#').str[1] col3=dfxA_2['travel_seq'].str.split('#').str[2].str.split(';').str[0] 这里只是部分代码,实际情况按需求可以灵活

复制代码 代码如下: #region URL中去除指定参数 /// <summary> /// 中去除指定参数 /// </summary> /// <param name="url">地址</param> /// <param name="param">参数</param> /// <returns></returns> public static string bui

数据类型转换: 今天遇到一个问题,就是DataFrame类型的数据里是str型的数字,想把数字转换为int 或float:百度没有发现好的,也可能输入的关键字不对,找不到: DataFrame.info()之后发现数据全是object 之前有一个方法就是: 先traindata=np.array(traindata,dtype=np.float)之后在 traindata=pd.DataFrame(traindata)转换 但看着很繁琐,突发奇想,试到了下面的方法,一句就搞定得意得意 train

在日常开发中,我们可能会遇到将一个数组中里面的重复值去除,那么,我就将我自己所学习到的几种方法分享出来 去除数组重复值方法: 1,利用indexOf()方法去除 思路:创建一个新数组,然后循环要去重的数组,然后用新数组去找要去重数组的值,如果找不到则使用.push添加到新数组,最后把新数组返回回去就行了 看不懂没关系,上代码就比较容易懂了 function fun(arr){ let newsArr = []; for (let i = 0; i < arr.length; i++) { if(

下面小编给大家介绍基于js如何从一组数据中找到指定的单条数据.具体方法如下所示: 在一般情况下,我们会要求后端在列表的时候输出一堆列表的JSON数据给我们,然后我们把这堆数据循环,就能在前端上显示列表了. 而我们在内容页的时候,则要求输出一个内容页的JSON数据给我们,我们就可以做内容页了. 但是,有时候,数据并不是特别复杂,我们可能需要从列表的数据中指定其中的单条数据.怎么做呢? 标准答案,find方法 var json = [{"id":1,"name":&qu

在实际应用中,我们很多时候都可能需要去除数组中的重复元素,下面就是javascript数组去重的方法实现: <script language="javascript"> <!-- /*判断数组中是否存在某个元素的方法*/ function isExistInArr(_array, _element){ if(!_array || !_element) return false; if(!_array.length){ return (_array == _elemen

我们在做数据挖掘项目或大数据竞赛时,如果个体是人的时候,获得的数据中可能有出生日期的Series,举个简单例子,比如这样的一些数: # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline data = {'bi