来自: https://stackoverflow.com/questions/13851535/delete-rows-from-a-pandas-dataframe-based-on-a-conditional-expression-involving To directly answer this question's original title "How to delete rows from a pandas DataFrame based on a conditional expr

有时候我们需要删除文件的某一行,来更新文件,在这我个人扩展了一个函数,以删除指定条件的行. static void UpdateHistoryFile(void) { FILE *fin,*fout; ; STest test; do { fin=fopen("test.txt","r"); fout=fopen("t.tmp","w"); while(readHistoryFile(fin, &test) != EO

pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据机构)和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构). 本文为了方便理解会与excel或者sql操作行或列来进行联想类比 1.重新索引:reindex和ix 上一篇中介绍过数据读取后默认的行索引是0,1,2,3...这样的顺序号.列索引相当于字段名(即第一行数据),这里重新索引意思就是可以将默认的索引重新修改成自己想要的样子. 1.1 Series 比方说:data=Series([4,5,6],index=['a',

oracle 快速删除大批量数据方法(全部删除,条件删除,删除大量重复记录) 分类: ORACLE 数据库 2011-05-24 16:39 8427人阅读 评论(2) 收藏 举报 oracledeletetablesqllogginginsert 全部删除 如果是删除某个表的所有数据,并且不需要回滚,使用 TRUNCATE 就ok了.关于Trancate 参见这里http://blog.csdn.net/gnolhh168/archive/2011/05/24/6442561.aspx SQL

开始之前,pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况 1.删除具体列 2.删除具体行 3.删除包含某些数值的行或者列 4.删除包含某些字符.文字的行或者列 本文就针对这四种情况探讨一下如何操作. 数据准备 模拟了一份股票交割的记录. In [1]: import pandas as pd In [2]: data = { ...: '证券名称' : ['格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通','格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通'], ...: '摘要

运用 sed 命令高效地删除文件的特定行 正常来说,我们想要删除文件中的某些行内容,一般都是先打开这个文件,然后找到要删除的内容,再然后选中这些行并按删除键进行删除,这在数据量很少时是没有问题的.但是,一旦文件中的行数据非常多,而且数据冗杂的情况下,你还要用上面的方法去做的话就很恐怖了.为此,今天这篇文章将带大家一起学习运用 sed 命令行工具,即使在数据多而杂的情况下也能高效而优雅地删除文件中的特定行内容. sed 是 Stream Editor 的简写,它用于在 Linux 中进行基本的文本

List集合的遍历有三种方式:增强for循环,普通for循环,Iterator迭代器遍历 如果只是对集合进行遍历,以上三种循环都可正常遍历: (1)增强For循环遍历List集合 List<Student> stuList = new ArrayList<Student>(); for(Student stu : stuList){ System.out.println(stu.getName()); } (2)普通For循环遍历List集合 1 List<Student&g

<?php /** * @name delFile函数与delDir函数一起使用, 删除符合条件的整个目录 * @param string $path 指定操作路径 * @return null * @example delDir('D:\web\Apache\htdocs\KeyShareMall\Pc\ThinkPHP'); */ // 删除目录 function delFile($path) { if (empty($path)) { echo '请指定要操作的文件路径'; return

dev grdicontrol 根据条件改变行背景   dev grdicontrol 根据条件改变字体颜色  dev grdicontrol 根据条件改变某个单元格背景 不用写代码  打开gridcontrol的run desinger 找到 appearance 下的 style conditions  点击添加,出现一条为 conditions item -index 0的列. 在此列中添加规则即可. 属性说明 appearance 为颜色 applytorow 应用到整行 colmn是对

在声明交换器和队列时,有一个属性叫autoDelete,表示是否自动删除. 如果autoDelete=true,表示自动删除.此处我们要理解,自动删除的条件是什么? 这里的关键是,自动删除的条件是向后的. RabbitMQ的整个消息流是,生产端发布消息和routingKey,经由交换器,依据routingKey,到达指定队列.队列推送消息到已经订阅此消息的消费者.  再来解释"自动删除的条件是向后的"这句话. 对于exchange交换器,向前是生产端发布的消息和routingKey,这

jQuery EasyUI 数据网格 - 条件设置行背景颜色 本教程将向您展示如何根据一些条件改变数据网格(datagrid)组件的行样式.当 listprice 值大于 50 时,我们将为该行设置不同的颜色. 数据网格(datagrid)的 rowStyler 函数的设计目的是允许您自定义行样式.以下代码展示如何改变行样式: url="data/datagrid_data.json" singleSelect="true" fitColumns="tru

Linux 在文档中查找满足条件的行并输出到文件: 文件名称: dlog.log    输出文件: out.log 1.满足一个条件(包含  “TJ”  )的语句: grep  “TJ”  dlog.log  > out.log cat  dlog.log | grep "TJ" > out.log 2.满足两个条件中的一个条件(包含“TJ” 或者 包含“DT ”)的命令: egrep "TJ|DT" dlog.log > out.log grep

测试数据: 2017-10-24 14:14:11:1123 [ INFO] order_type=add,order_id=9150882564978710367790292017-10-24 14:14:11:1123 [ INFO] order_type=close,order_id=9150881049009510426370082017-10-24 14:14:11:1123 [ INFO] order_type=close,order_id=915088223308001066480

在用easyui中做CRUD功能时,当删除一行或多行数据后再点击修改会提示你选中了多行,如何解决这个bug了? 在删除成功后,加上这句话就可以了:$("#dg").datagrid('clearSelections');//清空已经选择的行

pandas 获取不符合条件的dataframe 或将其过滤掉: df[df["col"].str.contains('this'|'that')==False] >>> df = pd.DataFrame({"A": ["Hello", "this", "World", "apple"]}) >>> df[df['A'].str.contains(&

#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

问题来源:https://stackoverflow.com/questions/13851535/how-to-delete-rows-from-a-pandas-dataframe-based-on-a-conditional-expression 问: 我有一个pandas DataFrame,我想删除它特定列中字符串差姑娘是大于2的行,我知道我可以使用df.dropna()来去除包含NaN的行,但我没有找到如何根据条件删除行. 似乎我能够这样做: df[(len(df['column n

Outline 处理数据时,遇到文件中包含一些不需要的数据(行),需要把这些不符合要求的行给删除掉. 例如:该数据中应该都是2000年的数据,但是包含了一些2001年的数据,所以需要把2001年的数据给删除掉. 筛选出指定行 找到所有包含2000年的数据: source_df[(source_df['date'].map(lambda d: d.split('/')[0])).isin([‘2000’])] # source_df 为读取的csv文件对象 根据pandas中取反操作:”~“, 取

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

在<Python进行数据分析与挖掘实战>一书中,第10章 删除热水器不工作的数据(水流量为0并且开关机状态为“关”的数据.) import pandas as pd data=pd.read_excel('E:\siren\Python dataAnalyst\chapter10\demo\data\original_data.xls',sheetname='原始数据') data=data.drop(['有无水流','热水器编号','节能模式'],axis=1) #删除掉开关机状态为“关”且

删除df中任意字段等于'null'字符串的行: df=df.astype(str)#把df所有元素转为str类型 df=df[df['A'].isin(['null','NULL'])] #找出df的'A'列值为'null'或'NULL'(注意此处的null是字符串,不是空值) df=df[~df['A'].isin(['null','NULL'])] #过滤掉A列为'null'或'NULL'的行,~表示取反 去掉任意一列为'null'值的行,目前只能想到用循环: for col in list