pandas 删除指定条件的行

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Pandas 删除指定列中为NaN的行

定位要删除的行需求:删除指定列中NaN所在行. 如下图,’open‘ 列中有一行为NaN,定位到它,然后删除. 定位: df[np.isnan(df['open'])].index # 这样即可定位到所在行的index,然后对该index进行drop操作即可删除行 df.drop(df[np.isnan(df['open'])].index, inplace=True) # 直接drop对应indx即可删除该行…

python numpy 保留满足指定条件的行

#arr_old 原来数组 #arr_new 保留后的数组 #>=mean+std 指定条件 arr_new = arr_old[arr_old[:,4]>=(mean+std),:]#筛选数组,保留第5列满足条件的行 arr_new = arr_old[~(arr_old[:,2]>=4),:]#反转,保留第5列不满足条件的行…

SQL删除指定条件的重复数据，只保留一条

BEGIN DELETE TB FROM TableName TB WHERE TB.ID IN (SELECT MIN(ID) FROM TableName TB2 GROUP BY TB2.Column1,TB2.Column2,...TB2.ColumnN ) ); SET @Count = @@ROWCOUNT; END 这里使用了循环删除,并不是最优的方法,欢迎园友不吝批评指正. 其实还有一种方法是先查询重复的数据,然后在重复数据中保留一条. 下面用例子说明. 例如表City有如下的数…

COUNT() 函数返回匹配指定条件的行数。

SQL COUNT() 语法 SQL COUNT(column_name) 语法 COUNT(column_name) 函数返回指定列的值的数目(NULL 不计入): SELECT COUNT(column_name) FROM table_name…

Pandas常用操作 - 删除指定行/指定列

1. 删除指定行 new_df = df.drop(index='行索引') new_df = df.drop('行索引', axis='index') new_df = df.drop('行索引', axis=0) 2. 删除指定的多行 new_df = df.drop(index=['行索引1', '行索引2']) new_df = df.drop(['行索引1', '行索引2'], axis='index') new_df = df.drop(['行索引1', '行索引2'], axis=…

pandas 筛选指定行或者列的数据

pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据结构和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构). 原文:https://www.cnblogs.com/gangandimami/p/8983323.html DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') inplace = true 时,会使DataF…