熊猫数据框在列值中使用 -ve 删除行 - Python

熊猫(Pandas)是Python语言中一个功能强大的数据处理库。它提供了各种数据结构和函数，能够方便地进行数据处理和分析。其中，数据框(DataFrame)是熊猫中一个非常重要的数据结构，它类似于Excel表格，能够对数据进行增、删、改、查等操作。在熊猫数据框中，我们可以根据行或列的条件进行数据筛选和删除。本文将介绍如何在熊猫数据框中使用-ve删除行。

删除列

在熊猫数据框中，我们可以使用drop()方法来删除列。可以从列名或列索引删除列。删除一列的代码如下：

df.drop(['column_name'], axis=1, inplace=True)

• 'column_name' - 需要删除的列的名称
• axis=1 - 删除列
• inplace=True - 表示在原始数据框中修改，而不是创建一个新的数据框

删除符合条件的行

在熊猫数据框中，我们可以使用布尔索引来筛选符合条件的行，然后使用drop()方法删除这些行。删除符合条件的行的代码如下：

df.drop(df[df['column_name'] < 0].index, inplace=True)

• df[df['column_name'] < 0] - 返回满足条件的行
• .index - 返回选定行的索引
• inplace=True - 在原始数据框中执行删除操作

示例

下面的示例演示了如何使用熊猫数据框在列值中使用-ve删除行：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Paul', 'George', 'Ringo'], 'Age': [22, 21, 23, 24], 'Marks': [56, -34, 78, -98]})
print('Original DataFrame')
print(df)

# 删除所有分数小于0的行
df.drop(df[df['Marks'] < 0].index, inplace=True)
print('Dataframe after dropping rows with Negative Marks')
print(df)

输出：

Original DataFrame
     Name  Age  Marks
0    John   22     56
1    Paul   21    -34
2  George   23     78
3   Ringo   24    -98
Dataframe after dropping rows with Negative Marks
     Name  Age  Marks
0    John   22     56
2  George   23     78

在上面的示例中，我们首先创建了一个数据框，其中包含4个行和3个列。然后，我们使用drop()方法删除了所有分数小于0的行，并且通过使用inplace=True参数，实际上是在原始数据框上执行删除操作。

结论

在本文中，我们了解了如何在熊猫数据框中使用-ve删除行。删除行是数据清理和预处理的重要步骤。熊猫数据框提供了方便的方法来执行这些操作，使数据处理和分析变得更加简单。