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pAnDAs如何删除某些行

data.drop(n)可以删除第i行import pandas as pddata=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])print data.drop(0)输出结果为 0 1 2 1 4 5 6

删除某行的方法是df.drop('索引值',axis=0) 通过程序来判断,并得到索引值 判断st股票:'ST' in row['name'] #ST要大写,row是迭代dataframe时候的变量 判断3开头的股票: '3' in row['code'][0] #大概的程序就是下面这样,df是你得到的datafra...

df.dropna()

data.drop(n)可以删除第i行import pandas as pddata=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])print data.drop(0)输出结果为 0 1 2 1 4 5 6

命名元组:>>> platform.uname()uname_result(system='Linux', node='fedora.echorand',release='3.7.4-204.fc18.x86_64', version='#1 SMP Wed Jan 23 16:44:29UTC 2013', machine='x86_64', processor='x86_64') top1000[:10] top1000.index =...

那我就举个例子说明一下吧! 比如删除以下DataFrame的后两列: 0 1 2 0 1 0 1 1 0 0 1 2 1 0 1 3 0 0 1 4 0 0 1 然后这样写:df.ix[:,~((df==1).all()|(df==0).all())]

data.drop(n)可以删除第i行importpandasaspddata=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])printdata.drop(0)输出结果为0121456

months = months.replace() 好的做法应该是创建一个字典 mDict = {'1':'jan','2':'feb'} months = mDict .get(months, months)

ROW()就是单元格所在的行数,比如 : 这函数在单元格 A1,那么ROW()就是1.也就是说函数所在单元格的前面6个格子,

应该是vlookup的典型使用, 用来检索现有列表信息, 通过客户名称检索该客户的其他信息.假如A-C列是原始信息, 在E列进行查询然后在F列显示相应的信息E1输入三元 F1输入函数: =vlookup(E1,A:C,2) 得到的就是对应三元的B列的信息

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