


Wie lösche ich bestimmte Zeilen aus einem Pandas-Datenrahmen?
Bestimmte Zeilen aus einem Pandas-Datenrahmen löschen
Beim Arbeiten mit einem Pandas-Datenrahmen ist es häufig erforderlich, bestimmte Zeilen basierend auf bestimmten Kriterien zu entfernen . Eine häufige Anforderung besteht darin, Zeilen zu löschen, die einer Liste fortlaufender Nummern entsprechen. Dieser Artikel befasst sich mit diesem Problem und stellt eine umfassende Lösung vor.
Im bereitgestellten Beispiel haben wir einen Datenrahmen namens „df“ mit den folgenden Daten:
sales discount net_sales cogs STK_ID RPT_Date 600141 20060331 2.709 NaN 2.709 2.245 20060630 6.590 NaN 6.590 5.291 20060930 10.103 NaN 10.103 7.981 20061231 15.915 NaN 15.915 12.686 20070331 3.196 NaN 3.196 2.710 20070630 7.907 NaN 7.907 6.459
Angenommen, wir möchten Zeilen löschen 1, 2 und 4 aus diesem Datenrahmen. Um dies zu erreichen, können wir die Methode „DataFrame.drop“ verwenden. Diese Methode verwendet ein „Series“-Objekt als Argument, das die Indexbezeichnungen der Zeilen enthält, die wir entfernen möchten.
Der folgende Codeausschnitt veranschaulicht, wie die Zeilen 1, 2 und 4 aus unserem Datenrahmen gelöscht werden:
drop_list = [1, 2, 4] df.drop(index=drop_list, inplace=True)
Hier erstellen wir eine Liste namens „drop_list“, die die Indexbezeichnungen der zu löschenden Zeilen enthält. Anschließend übergeben wir diese Liste an die Methode „DataFrame.drop“ und geben dabei den Parameter „index“ an, um anzugeben, dass wir Zeilen löschen möchten. Schließlich stellt das Argument „inplace=True“ sicher, dass der Datenrahmen an Ort und Stelle geändert wird, ohne dass er einer neuen Variablen zugewiesen werden muss.
Nach der Ausführung des obigen Codes wird unser Datenrahmen wie folgt aktualisiert:
sales discount net_sales cogs STK_ID RPT_Date 600141 20060331 2.709 NaN 2.709 2.245 20061231 15.915 NaN 15.915 12.686 20070630 7.907 NaN 7.907 6.459
Wie Sie sehen können, wurden die Zeilen 1, 2 und 4 erfolgreich aus dem Datenrahmen entfernt. Diese Methode ist sehr effektiv zum Löschen bestimmter Zeilen basierend auf Indexbezeichnungen oder anderen Kriterien und kann leicht an Ihre spezifischen Datenbearbeitungsanforderungen angepasst werden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie lösche ich bestimmte Zeilen aus einem Pandas-Datenrahmen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

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Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
