如何删除熊猫数据文件中的某些行值( null)
如何删除熊猫数据文件中的某些行值( null)
提问于 2019-03-10 10:39:34
因此，我得到了一个IOT数据集，并希望根据“值”列值(，它们不是空值 )删除某些行。就像-
因此，基本上，我希望删除“Value”列中“数据丢失”的所有行。在这个数据集中有50k+记录，我尝试了下面的方法，但是它没有工作
df2 = df1[(df1['Value']!='Data Lost')]
df2 = df1[(df1['Value']!='I/O TimeOut')]我真的很感激你的帮助！
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2019-03-10 10:52:43
假设您的df看起来像：
ID Col1 date Value
0 18 Gas Flow 2019-02-03 64↓
1 19 Temperature 2019-02-03 73↓
2 20 No2 2019-02-03 Medium↓
3 21 RPM 2019-02-03 1006↓
4 22 Vibration 2019-02-03 72↓
5 23 No2 2019-02-03 Data Lost↓
6 24 Gas Flow 2019-02-03 69↓df1=df[~df.Value.str.contains('Data Lost',case=False,na=False)]
print(df1)
ID Col1 date Value
0 18 Gas Flow 2019-02-03 64↓
1 19 Temperature 2019-02-03 73↓
2 20 No2 2019-02-03 Medium↓
3 21 RPM 2019-02-03 1006↓
4 22 Vibration 2019-02-03 72↓
6 24 Gas Flow 2019-02-03 69↓注意:如果希望搜索不区分大小写，请使用case=False；如果列中有NaN，也可以使用NaN。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55086818
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