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Pandas删除数据的几种情况(小结)

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Pandas删除数据的几种情况(小结)

在数据分析过程中，我们常常需要对数据进行清洗、处理，其中删除数据是最基本的操作之一。本文将介绍 Pandas 删除数据的几种情况及其对应的操作方法。

情况一：删除无效值

在实际数据中，有些数据是缺失或者不合法的，如 NaN、None、空字符串等，称为无效值。通常情况下，我们需要将这些无效值删除。

Pandas 提供了 dropna() 方法来删除无效值。该方法会将包含无效值的行或列删除。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建包含无效值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'age': [25, 30, np.NaN, 40],
                   'sex': ['female', np.NaN, 'male', 'male']})

# 删除包含无效值的行
df = df.dropna()

# 打印删除后的结果
print(df)

输出结果为：

    name  age     sex
0  Alice   25  female

可以看出，该方法将包含无效值的第二行和第三行删除了。

情况二：按条件删除

有时候，我们需要按条件删除行或列。例如，删除某一列的所有值为特定值的行，或者删除某一列中小于等于特定值的行。

Pandas 提供了 loc 方法，可以根据条件选择行或列，从而实现按条件删除的操作。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建包含无效值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'age': [25, 30, np.NaN, 40],
                   'sex': ['female', np.NaN, 'male', 'male']})

# 删除 age 列中小于等于 25 的行
df = df.loc[df['age']>25]

# 打印删除后的结果
print(df)

输出结果为：

     name  age   sex
1     Bob   30   NaN
3   David   40  male

可以看出，该方法将 age 列中小于等于 25 的第一行删除了。

除了 loc 方法，Pandas 还提供了其他选择行或列的方法，如 iloc、where 等。具体使用方法可以参考 Pandas 官方文档。

以上就是 Pandas 删除数据的几种情况的介绍，希望对您的实际工作有所帮助。

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