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Python实用技巧:Pandas–DataFrame–筛选和删除含特定值的行与列
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欢迎来到我的技术博客!今天我们将一起探讨如何在Python的Pandas库中,使用DataFrame来筛选和删除含有特定值的行与列。Pandas是Python中一个非常强大的数据分析库,它提供了大量的功能来帮助我们高效地处理和分析数据。
关键词:#Pandas #DataFrame #筛选特定值 #删除特定值 #布尔索引 #drop方法 #实战演练 #数据处理
在开始之前,让我们先回顾一下Pandas DataFrame的基础知识。DataFrame是Pandas中的一个核心数据结构,它可以看作是一个表格,拥有行和列,可以存储不同类型的数据。示例如下:
import pandas as pd
# 创建一个简单的DataFrame
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出:
Name Age City
0 Alice 25 New York
1 Bob 30 Los Angeles
2 Charlie 35 Chicago
3 David 40 Houston
在Pandas中,我们可以使用布尔索引来筛选含有特定值的行。布尔索引就是根据每个元素是否满足某个条件(返回True或False)来筛选数据。
# 筛选年龄大于30的行
df_filtered = df[df['Age'] > 30]
print(df_filtered)
上面的代码会筛选出年龄大于30的行,并返回一个新的DataFrame:
Name Age City
2 Charlie 35 Chicago
3 David 40 Houston
如果我们想从原始DataFrame中删除满足某个条件的行,可以使用drop
方法。
# 删除年龄大于30的行
df_dropped = df.drop(df[df['Age'] > 30].index)
print(df[df['Age'] > 30].index)
print("*"*30)
print(df_dropped)
上面的代码会删除年龄大于30的行,并返回一个新的DataFrame:
Index([2, 3], dtype='int64')
******************************
Name Age City
0 Alice 25 New York
1 Bob 30 Los Angeles
同样地,我们也可以筛选含有特定值的列。
# 筛选城市为"Chicago"的列
df_filtered_columns = df[df['City'] == 'Chicago']
print(df['City'] == 'Chicago')
print("*"*30)
print(df_filtered_columns)
上面的代码会筛选出城市为"Chicago"的列,并返回一个新的DataFrame:
0 False
1 False
2 True
3 False
Name: City, dtype: bool
******************************
Name Age City
2 Charlie 35 Chicago
要删除含有特定值的列,我们可以使用drop
方法,并指定columns
参数。
# 删除城市为"Chicago"的列
df_dropped_columns = df.drop(columns=['City'])
print(df_dropped_columns)
上面的代码会删除城市列,并返回一个新的DataFrame:
Name Age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35
3 David 40
注意:筛选和删除操作默认返回的是一个新的DataFrame,不会改变原始的DataFrame。
假设我们有一个包含学生信息的DataFrame,我们要筛选出年龄大于15且城市为"New York"的学生。
import pandas as pd
# 创建一个包含学生信息的DataFrame
student_data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve', 'Frank'],
'Age': [22, 25, 18, 28, 21, 27],
'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston', 'New York', 'San Francisco']
}
student_df = pd.DataFrame(student_data)
print("原始DataFrame:")
print(student_df)
# 筛选年龄大于1且5城市为"New York"的学生
filtered_students = student_df[(student_df['Age'] > 15) & (student_df['City'] == 'New York')]
print("\n筛选后的DataFrame:")
print(filtered_students)
上面的代码会筛选出年龄大于15且城市为"New York"的学生,并打印出筛选后的DataFrame:
原始DataFrame:
Name Age City
0 Alice 22 New York
1 Bob 25 Los Angeles
2 Charlie 18 Chicago
3 David 28 Houston
4 Eve 21 New York
5 Frank 27 San Francisco
筛选后的DataFrame:
Name Age City
0 Alice 22 New York
4 Eve 21 New York
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