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python數據分析之如何刪除value=0的行

時間:2022-12-10來源:www.caymanbraccottage.com作者:電腦系統城

前言

拿到一堆數據,首先我們是要對其進行數據的預處理,其中數據存在一些值為空或者是我們不想要的數據,對其進行刪除或者是修改數據值。下面是對于該例子進行刪除和修改:

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>>> df
out[]:
   salary   age   gender
0   10000    23    
1   15000    34    
2   23000    21    
3     0      20    
4   28500     0    
5   35000    37    

 

一、數據處理

1. df.replace()方法:將“男”用1來表示,“女孩”用0來表示。

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>>> df.replace(["男", "女"], [1, 0])
out[]:
   salary   age   gender
0   10000    23     1
1   15000    34     0
2   23000    21     1
3     0      20     0
4   28500     0     1
5   35000    37     1

2.  pd.DataFrame.loc()方法來指定列中數據為0的行:

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>>> df = df.loc[~((df['salary'] == 0) | (df['age'] == 0))]
>>> df
out[]:
   salary   age   gender
0   10000    23     1
1   15000    34     0
2   23000    21     1
3   35000    37     1

還可以用: 

df = df.loc[df['salary'] * df['age'] != 0]

 

二、刪除某行方法的使用

1.刪除全行都是為0的行

代碼如下:

1 >>> df.loc[~(df==0).all(axis=1)]

 看起來比較對稱可以這樣寫:

1 >>> df.loc[(df!=0).any(axis=1)]

使用dropna方法來刪除:

1 >>> new_df = df[df.loc[:]!=0].dropna()

2.用nan替換零,然后刪除所有行中數據都為nan的行。之后,將nan替換為零。

代碼如下:

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import numpy as np
df = df.replace(0, np.nan)# 把0替換成nan
df = df.dropna(how='all', axis=0)# 刪除所有為nan的行
df = df.replace(np.nan, 0)# 再把nan替換成0

3.刪除某行中某個值為0的行

代碼如下:|

1 >>> df= df[df['salary'] != 0]

4.使用lambda函數來刪除行

代碼如下:

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import pandas as pd
import numpy as np
  
np.random.seed(0)
  
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),
                  index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five'],
                  columns=list('abc'))
  
df.loc[['one', 'three']] = 0 # 把第一行和第三行改為0
  
print(df)
print(df.loc[~df.apply(lambda row: (row==0).all(), axis=1)])

輸出為:

要在任何行中刪除所有值為0的列: 

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2
new_df = df[df.loc[:]!=0].dropna()
new_df

 輸出為:

 

總結

到此這篇關于python數據分析之如何刪除value=0行的文章就介紹到這了

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