~df.col3.str.contains('u|z')也就是在条件前面加~号,表示not

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

昨天在上班的公交上接到同事电话,说他的的部门老大发错了一封邮件到另外一个同事邮箱了,问我能不 能去那个同事的邮箱里面删除,我一想,之前在网上看到过资料,到了公司趁那个误接收邮件的同事还没有来,在服务器上打开EMS来删除,我把自己整理好后用 到的命令贴出来给大家. 一,先给管理员执行该操作的权限 New-ManagementRoleAssignment -Role"mailbox import export" -User administrator [PS]C:\Windows\syst

Python之文件处理-递归删除特定文件 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import os def delete_particular_file(top): for root, dirs, files in os.walk(top, topdown=False): for file_name in files: if file_name.split('.')[-1] == 'ipynb': delete_file_name = os.p

分析 在Python中,字符串是不可变的.所以无法直接删除字符串之间的特定字符. 所以想对字符串中字符进行操作的时候,需要将字符串转变为列表,列表是可变的,这样就可以实现对字符串中特定字符的操作. 1.删除特定字符 特定字符的删除,思路跟插入字符类似. 可以分为两类,删除特定位置的字符 或者 删除指定字符. 1.1.删除特定位置的字符 使用.pop()方法.输入参数,即为要删除的索引. string = '公众号:土堆碎念' list_str = list(string) list_str.po

还在用keys命令模糊匹配删除数据吗?这就是一颗随时爆炸的炸弹! Redis中没有批量删除特定前缀key的指令,但我们往往需要根据前缀来删除,那么究竟该怎么做呢?可能你一通搜索后会得到下边的答案 redis-cli --raw keys "ops-coffee-*" | xargs redis-cli del 直接在linux下通过redis的keys命令匹配到所有的key,然后调用系统命令xargs来删除,看似非常完美,实则风险巨大 因为Redis的单线程服务模式,命令keys会阻塞

#查询文件中含有特殊字符串的行 #!/usr/bin/python # -*- coding:utf- -*- import re file1 = open('test.txt','r+') istxt = re.compile(r'.*if.*',re.I) for line in file1.readlines(): line = line.strip() ifstr = re.findall(istxt,line) if ifstr: print ifstr #删除特定行(创建新文件,把不

先设定好我们的dataframe: # pandas 设置特定的值 dates=pd.date_range(',periods=6) # print(dates) df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=['a','b','c','d']) print(df) 结果: a b c d 2013-01-01 0 1 2 3 2013-01-02 4 5 6 7 2013-01-03 8 9 10 11 2013-

#!/usr/bin/python import pandas as pd df = pd.read_excel('c:\data\zichan.xlsx') df_sn = pd.read_excel('c:\data\SN.xlsx') sn_series = pd.Series(df_sn['SN'].values) print(sn_series.size) new_df = df[~df['SN'].isin(sn_series)] new_df.to_excel('c:\data\o

方法一:直接del df['column-name'] 删除sub_grade_列, 输入del df['sub_grade_x'] 方法二:采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. df= df.drop('column_name', 1) 输入:df,drop('num',axix=1),不改变内存,及输入df的时候,它还是显示原数据 2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 输入:df.drop('num',axix=1,inpl

1.创建带有缺失值的数据库:   import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index = list('abcde'), columns = ['one', 'two', 'three']) # 随机产生5行3列的数据 df.ix[1, :-1] = np.nan # 将指定数据定义为缺失 df.ix[1:-1, 2] = np.nan print('\ndf1') # 输出df

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

1.使用drop_duplicates()函数删除重复的行 df.drop_duplicates() 2.映射 映射的含义,创建一个映射关系,把values元素和一个特定的标签或字符串绑定 map = {"label1":"value1","label2":"value2","label3":"value3"} 包含三种操作:  replace()函数:替换元素            最

/* 需求:删除H:\demo目录下的带内容的文件 分析: A:封装该目录 B:获取该目录下所有的文件或文件夹的File数组 C:遍历该File数组,获取每一个File对象 D:判断所遍历的FIle对象 是否是文件夹 是:返回步骤B 不是:判断里面是否有内容 有:删除 不是:不理 B-D设为递归方法: 返回类型;void 参数列表:File xxx 出口:文件里面有内容 */ package zl_DiGui; import java.io.File; public class FileDele

[题目] 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符.例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”. [分析] 这是一道微软面试题.在微软的常见面试题中,与字符串相关的题目占了很大的一部分,因为写程序操作字符串能很好的反映我们的编程基本功. 要编程完成这道题要求的功能可能并不难.毕竟,这道题的基本思路就是在第一个字符串中拿到一个字符,在第二个字符串中查找一下,看它是不是在第二个字符串中.如果在的话,

1. 导入数据库 mongoimport -h host_ip -p port -d db_name -c collection_name --fields name1,name2,name3,name4,name5 --file data.csv --type csv 2. 删除多余的字段,如name2 db.collection_name.update({},{$unset:{}}, false, true) 3. 查询制定字段有多少个不同的值 db.collection_name.dist

工作中遇到的,本来用VBA写的,操作很慢,尝试用Python实现, 任务需求: 从原始的两张表中拷贝行到五张表中,如下表所示: source1和source2是一样的格式:         one two three four five 1 2 3   11 11 22 22 33 33 44 44 55 55 目标表格有one,two,three,four,five. 将前三列和对应表的两列拷贝到目标表格中,目标表格中原始也需要删除有关键字的行(注释代码中实现了,但是有8000多行,删除很耗时

在项目开发中,我们可能往往需要动态的删除ArrayList中的一些元素. 一种错误的方式: <pre name="code" class="java">for(int i = 0 , len= list.size();i<len;++i){ if(list.get(i)==XXX){ list.remove(i); } } 上面这种方式会抛出如下异常: Exception in thread "main" java.lang.I

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

“p” command prints the buffer (remember to use -n option with “p”) “d” command is just opposite, its for deletion. ‘d’ will delete the pattern space buffer and immediately starts the next cycle. Syntax: # sed 'ADDRESS'd filename # sed /PATTERN/d file

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