从两个dataframe python中删除某些数字
在Python中，可以使用pandas库来操作和处理数据。要从两个DataFrame中删除某些数字，可以使用以下方法：
- 首先，导入pandas库：
import pandas as pd- 创建两个DataFrame对象，假设为df1和df2。
- 使用pandas的DataFrame的方法来删除某些数字。有几种方法可以实现这个目标，下面介绍其中两种常用的方法：
方法一：使用条件过滤
df1 = df1[~df1['列名'].isin([数字1, 数字2, ...])]
df2 = df2[~df2['列名'].isin([数字1, 数字2, ...])]这里的"列名"是指DataFrame中的列名，可以根据实际情况进行替换。上述代码将删除df1和df2中指定列中包含的数字。
方法二：使用布尔索引
df1 = df1[~df1['列名'].isin([数字1, 数字2, ...])].reset_index(drop=True)
df2 = df2[~df2['列名'].isin([数字1, 数字2, ...])].reset_index(drop=True)这里的"列名"是指DataFrame中的列名，可以根据实际情况进行替换。上述代码将删除df1和df2中指定列中包含的数字，并重置索引。
以上是两种常用的方法，根据实际情况选择适合的方法来删除DataFrame中的数字。如果有其他特定需求，可以进一步调整代码。
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例如：
###Consider the following input
df1 = pd.DataFrame({'a':[0,1,1,2,3,4], 'b':['q','r','s','t','u','v'],'c':['a','b','c','d','e'
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0 wer 6
1 tyu 7 df1等于： A B C
0 qwe 5 a
1 wer 6 s
2 wer 6 d
3 rty 9 f
4 tyu 7 g
5 tyu 7 h
6 tyu 7 j
7 iop 1 k 最终结果应该是这样的： A B C
0 qwe 5 a
1 rty 9 f
2 iop 1 k 我能够通过使用for循环来实现我的目标，但我想知
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df = pd.DataFrame(data={
'Nameid': [1, 2, 3, 1],
'Name': ['Michael', 'Max', 'Susan
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Python从另一个dataframe更新dataframe值。
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我在python有两个数据处理程序。我希望使用来自另一个dataframe的匹配值来更新第一个dataframe中的行。第二，dataframe充当覆盖。
下面是一个具有相同数据和代码的示例：
DataFrame 1：
DataFrame 2：
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注意:代码=2的行和Name= Company2被更新为值1000 (来自Dataframe 2)
import pandas as pd
data1 = {
'Code': [1,
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我有两个CSV文件：
CSV2有32行，CSV1有25行，所以我需要知道CSV2中的7行，而不是CSV1。目前，我的set()代码正在移除两个CSV中的重复项，而我不需要这样做。此外，由于在CSV2中找到的额外行导致行的顺序与CSV1中的25行不匹配，因此它会自动将第一个缺失行后面的所有其他行输出为缺失。以下是我目前的逻辑：
import csv
import pandas as pd
import numpy as np
data1 = pd.read_csv('CSV2.csv')
data2 = pd.read_csv('CSV1.csv')
d
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如何在Pandas中删除相同行上的重复值？
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我在pandas中合并了2个DataFrames，它们都包含相同的列，但在某些行上具有不同的值。举个例子：
df1:
A B
1 x
2 y
3 z
df2: A B
1 x, y
2 y, x, z
4 z
df = pd.merge(df1, df2, how='inner', on=['A']
我期望得到这样的组合行的输出：
df:
A B
1 x, y
2 x, y, z
但是，我得到了这样的东西：
df:
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import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'col1': [1,2,3],
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df
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比较Python Pandas DataFrames中的匹配行
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我在Pandas中有这个DataFrame (df1)：
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=list('ABCD'))
print df1
A B C D
0.860379 0.726956 0.394529 0.833217
0.014180 0.813828 0.559891 0.339647
0.782838 0.698993 0.551252 0.361034
0.833370 0.982056 0.741821 0.00
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合并不同大小的数据并同时覆盖NaN值
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我想用不同大小的Python组合两个数据格式。这些数据文件是从Excel文件中加载的。第一个dataframe有许多包含NaN的空值，第二个dataframe有数据来替换第一个dataframe中的NaN值。这两个数据由第一列中的数据链接，但顺序不同。
我可以使用merge()成功地合并和组织数据文件，但是由于NaN值没有被覆盖，所以生成的数据were有额外的列。我可以用order ()覆盖NaN值，但是结果数据不能正常运行。是否有任何方法可以执行这种代替NaN的合并，而不需要执行删除和重新排序列的单独操作？
import pandas as pd
import numpy as np
df
浏览 0提问于2019-08-29得票数 2
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3回答
如果某些行值与第二个DataFrame中的行值相同，则可以有效地从DataFrame中删除行。
python、pandas、performance、dataframe
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'id': [ 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
'nr': [91, 92, 93, 91, 92, 93, 91, 92, 93],
'val_a':[22, 23, 24, 33, 34, 35, 44, 43, 42]})
df2 = pd.DataFrame({'id': [ 1, 1, 2, 3,
浏览 1提问于2018-11-21得票数 3
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从另一个Dataframe列中为Dataframe中的每一行查找特定值
python、excel、pandas、dataframe
我正在寻找替代方法，将Excel中使用的函数替换为Python，特别是使用Pandas。其中一个函数是COUNTIFS()，我一直使用它在固定范围内定位特定的行值。这主要用于确定某一列中的特定值是否存在于另一列中。
Excel中的示例如下所示：
第一行的代码(列: col1_in_col2)：
=COUNTIFS($B$2:$B$6，A2)
我尝试在Pandas中重新创建函数，但区别在于这两列可以在两个不同的DataFrames中找到，而DataFrames在字典(bigdict)中。守则如下：
import pandas as pd
bigdict = {"df1"
浏览 1提问于2019-08-27得票数 1
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如何根据Pandas中的条件将缺失的数据行从一个数据based添加到另一个数据？
python、pandas
我的样本数据如下：
data1 = {'index': ['001', '001', '001', '002', '002', '003', '004','004'],
'type' : ['red', 'red', 'red', 'yellow', 'red', 'green', 'blue', '
浏览 3提问于2020-07-02得票数 2
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在相同的图形中用不同的x-数据点绘制两条曲线(Python，Pandas)
python、pandas
我希望在同一幅图中显示两条具有不同x-数据点的曲线：
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame()
df1['Date']= ['2014-12-31', '2015-12-31', '2016-12-31', '2017-12-31']
df1['Value'] = [22, 44, 11, 55]
df2 = pd.DataFrame()
df2['Date']= ['2015-03-31', '2015-07-31&
浏览 4提问于2017-12-04得票数 2
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2回答
import pandas as pd
delete_counts = [1,2,3,4]
df = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
column_name = ["number"]
# 엑셀파일 pandas로 변환하기
df = pd.DataFrame(df, columns=column_name)
df2 = pd.DataFrame([], columns=column_name)
print(df)
for delete_count in delete_counts :
count = int(delete_count)
set
浏览 4提问于2022-01-16得票数 -1
2回答
通过比较两个数据帧中的特定列，删除特定行中的任何重复值
python-3.x、pandas、data-science
我有两个Pandas数据帧(Python3)。它将如下所示。
df1
name, score
Tom, 130
Jane, 98
Anny, 81
Chuck, 92
df2
name
Amy
Chuck
Dave
Danny
Emma
Jack
Tom
Taro
我想要做的是查看df1，如果在df2中找到任何名称，则从df1中完全删除name和score行。
我到处寻找做这件事的最好的方法，但是没有一个对我有效。(或者，可能我没有以正确的方式使用该函数。)例如,
output= (df1!=df2)
这会返回
ValueError: Can only compare identically
浏览 0提问于2019-05-23得票数 0
3回答
python比较两个dataframe值并从第一个dataframe中获取不同的值
python、dataframe
我有两个数据帧，如下所示
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(
{
"Server": ["Server1", "Server1","Server1","Server1","Server1"],
"FileName": [
"2020-05-01T18:18:00Z/Server1/file1",
"2020-05-01T18:18
浏览 64提问于2020-05-06得票数 0
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1回答
比较两种数据并使用熊猫分离相似的数据行
pandas、dataframe
我有以下数据：
DF1
default_item_header item_ser_num from_date to_date tp_price
0 2 10 2004-04-01 2004-04-16 15907.89
1 2 20 2004-04-17 2004-05-02 15908.11
2 2 30 2004-05-03 2004-05-18 1
浏览 3提问于2022-11-03得票数 0
8回答
如何从另一个数据帧中删除pandas数据帧
python、pandas、dataframe、subtraction
如何从另一个数据帧中移除一个熊猫数据帧，就像集合减法一样：
a=[1,2,3,4,5]
b=[1,5]
a-b=[2,3,4]
现在我们有两个pandas数据帧，如何从df1中删除df2：
In [5]: df1=pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]],columns=['a','b'])
In [6]: df1
Out[6]:
a b
0 1 2
1 3 4
2 5 6
In [9]: df2=pd.DataFrame([[1,2],[5,6]],columns=['a','b'
浏览 0提问于2016-05-19得票数 54
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