删除包含字符串- Pandas dataframe的行

删除包含字符串的行是指在Pandas dataframe中删除包含特定字符串的行。Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的功能来处理和操作数据。

要删除包含字符串的行，可以使用Pandas的条件筛选功能。以下是一个完整且全面的答案：

概念： Pandas dataframe是一个二维的表格数据结构，类似于Excel中的表格。它由行和列组成，每个单元格可以存储不同类型的数据。

分类：删除包含字符串的行属于数据处理和清洗的操作，是数据分析中的常见任务之一。

优势：通过删除包含特定字符串的行，可以过滤掉不需要的数据，使数据集更加干净和规整，方便后续的分析和建模工作。

应用场景：删除包含字符串的行可以应用于各种数据分析任务，例如数据清洗、异常值处理、数据预处理等。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了一系列云计算相关的产品和服务，其中包括数据分析和处理的产品。以下是一些相关的产品和介绍链接地址：

云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
数据仓库 TencentDB for TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
数据分析平台 DataWorks：https://cloud.tencent.com/product/dw
数据湖分析服务 DLA：https://cloud.tencent.com/product/dla

以上是一个完善且全面的答案，涵盖了概念、分类、优势、应用场景以及推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。

相关·内容

如何遍历pandas当中dataframe的行

有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2...的行。...对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...最佳解决方案要以 Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行，可以使用： DataFrame.iterrows() for index, row in df.iterrows():...0.19.1)： iterrows：数据的dtype可能不是按行匹配的，因为iterrows返回一个系列的每一行，它不会保留行的dtypes(dtypes跨DataFrames列保留)* iterrows

3.9K4 0

在pandas中遍历DataFrame行

参考链接：遍历Pandas DataFrame中的行和列有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {...1 11 110 2 12 120 现在需要遍历上面DataFrame的行。...对于每一行，都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...最佳解决方案要以 Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行，可以使用： DataFrame.iterrows()for index, row in df.iterrows(): print...iterrows：数据的dtype可能不是按行匹配的，因为iterrows返回一个系列的每一行，它不会保留行的dtypes(dtypes跨DataFrames列保留)*iterrows：不要修改行你不应该修改你正在迭代的东西

3.1K0 0

pandas dataframe删除一行或一列：drop函数

pandas dataframe删除一行或一列：drop函数【知识点】用法： DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace...=False) 参数说明： labels 就是要删除的行列的名字，用列表给定 axis 默认为0，指删除行，因此删除columns时要指定axis=1； index 直接指定要删除的行 columns...直接指定要删除的列 inplace=False，默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe； inplace=True，则会直接在原数据上进行删除操作，删除后无法返回。...因此，删除行列有两种方式： 1）labels=None,axis=0的组合 2）index或columns直接指定要删除的行或列【实例】 # -*- coding: UTF-8 -*- import...pandas as pd df=pd.read_excel('data_1.xlsx') print(df) df=df.drop(['学号','语文'],axis=1) print(df) df=df.drop

4K3 0

python pandas fillna_pandas删除行

参数：value ：scalar(标量), dict, Series, 或DataFrame 用于填充孔的值(例如0)，或者是dict / Series / DataFrame的值，该值指定用于每个索引...不在dict / Series / DataFrame中的值将不被填充。该值不能是列表(list)。...注意：这将修改此对象上的任何其他视图 (例如，DataFrame中列的无副本切片)。 limit： int，默认值None 如果指定了method，则这是要向前/向后填充的连续NaN值的最大数量。...downcast： dict，默认为None item-> dtype的字典，如果可能的话，将向下转换，或者是字符串“infer”，它将尝试向下转换为适当的相等类型 (例如，如果可能，则从float64...返回值：DataFrame 缺少值的对象已填充。

1.5K2 0

Pandas DataFrame显示行和列的数据不全

参考链接：在Pandas DataFrame中处理行和列在print时候，df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下： #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None...) #设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 可以参看官网上的资料，自行选择需要修改的参数： https://pandas.pydata.org.../pandas-docs/stable/reference/api/pandas.set_option.html

6.5K0 0

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

遍历数据有以下三种方法：简单对上面三种方法进行说明： iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...(index) # 输出每行的索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一行，通过列名name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

6.9K2 0

ExcelVBA删除包含指定字符所在的行

ExcelVBA删除包含指定字符所在的行 =====相关==== 1.文件夹中多工作薄指定工作表中提取指定字符的数据 2.回复网友VBA之Find_FindNext_并修改数据 =====end==...== 【问题】例子：相类似的问题也可以哦今天有人提出这样子一个问题他有很多个工作表成绩表，想删除“缺考”的字符所在的行【思路】用Find、FindNext找到“缺考“的行，再union再删除...【代码】 Sub yhd_ExcelVBA删除包含指定字符所在的行() Dim sht As Worksheet, s As String s = "缺考" For Each...清理 =====学习笔记===== 在Excel中通过VBA对Word文档进行查找替换 ExcelVBA文件操作-获取文件夹（含子文件夹）所有文件列表（优化版） ExcelVBA随机生成不重复的N

2555 0

spark按某几列删除dataframe重复行

新建一个 dataframe ： val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster("local") val sc = new SparkContext...), (3, 2, "36", "69"), (1, 3, "4", null) )).toDF("id", "label", "col1", "col2") 想根据 id 和 lable 来删除重复行...，即删掉 id=2 且 lable=2 的重复行。...利用 distinct 无法删除 dataframe.distinct().show() +---+-----+----+----+ | id|label|col1|col2| +---+-----+-...| 68| | 3| 2| 36| 69| | 1| 3| 4|null| +---+-----+----+----+ 利用 dropDuplicates 可以根据 ID 来删除

2.3K5 0

在VimVi中删除行、多行、范围、所有行及包含模式的行

使用linux服务器，免不了和vi编辑打交道，命令行下删除数量少还好，如果删除很多，光靠删除键一点点删除真的是头痛，还好Vi有快捷的命令可以删除多行、范围。删除行在Vim中删除一行的命令是dd。...删除多行要一次删除多行，请在dd命令前添加要删除的行数，例如，要删除五行，请执行以下操作： 1、按Esc键进入正常模式。 2、将光标放在要删除的第一行上。...删除包含模式的行基于特定模式删除多行的语法如下： :g//d 全局命令（g）告诉删除命令（d）删除所有包含的行。要匹配与模式不匹配的行，请在模式之前添加感叹号（!）： :g!...//d 模式可以是文字匹配或正则表达式，以下是一些示例： :g/foo/d-删除所有包含字符串“foo”的行，它还会删除“foo”嵌入较大字词（例如“football”）的行。 :g!.../foo/d-删除所有不包含字符串“foo”的行。 :g/^#/d-从Bash脚本中删除所有注释，模式^#表示每行以#开头。 :g/^$/d-删除所有空白行，模式^$匹配所有空行。

75.4K3 2

pandas DataFrame的创建方法

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章： pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas...DataFrame的修改方法在pandas里，DataFrame是最经常用的数据结构，这里总结生成和添加数据的方法： ①、把其他格式的数据整理到DataFrame中； ②在已有的DataFrame...中插入N列或者N行。...在已有的DataFrame中，增加N列或者N行加入我们已经有了一个DataFrame，如下图: ?...中删除N列或者N行）（在DataFrame中查询某N列或者某N行）（在DataFrame中修改数据）

2.6K2 0

pandas DataFrame运算的实现

2.2 逻辑运算函数 query(expr) expr:查询字符串 通过query使得刚才的过程更加方便简单 # 以字符串形式 data.query("open<24 & open 23").head(...对于单个函数去进行统计的时候，坐标轴还是按照默认列“columns” (axis=0, default)，如果要对行“index” 需要指定(axis=1) max()、min() # 使用统计函数：0...以上这些函数可以对series和dataframe操作这里我们按照时间的从前往后来进行累计排序 # 排序之后，进行累计求和 data = data.sort_index() 对p_change进行求和...']].apply(lambda x: x.max() - x.min(), axis=0) open 22.74 close 22.85 dtype: float64 到此这篇关于pandas DataFrame...运算的实现的文章就介绍到这了,更多相关pandas DataFrame运算内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！

1.6K4 1

pandas dropna删除有空值的行_pandas中导出缺失值

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...pandas删除空数据行及列dropna() import pandas as pd # 删除含有空数据的全部行 df4 = pd.read_csv('4.csv', encoding='utf...-8') df4 = df4.dropna() # 可以通过axis参数来删除含有空数据的全部列 df4 = df4.dropna(axis=1) # 可以通过subset参数来删除在age和sex...中含有空数据的全部行 df4 = df4.dropna(subset=["age", "sex"]) print(df4) df4 = df4.dropna(subset=['age', 'body...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

2.1K3 0

pandas和spark的dataframe互转

pandas的dataframe转spark的dataframe from pyspark.sql import SparkSession # 初始化spark会话 spark = SparkSession...\ .builder \ .getOrCreate() spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df) spark的dataframe转pandas...的dataframe import pandas as pd pandas_df = spark_df.toPandas() 由于pandas的方式是单机版的，即toPandas()的方式是单机版的，...所以参考breeze_lsw改成分布式版本： import pandas as pd def _map_to_pandas(rdds): return [pd.DataFrame(list(rdds...n_partitions is not None: df = df.repartition(n_partitions) df_pand = df.rdd.mapPartitions(_map_to_pandas

2.8K2 0

（六）Python：Pandas中的DataFrame

的行索引、列索引和值，代码如下所示： import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('aaaa', 4000), ('bbbb',...对象的列和行可获得Series 具体实现如下代码所示： import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming...右边操控列 pay a 1 4000 1 2 5000 2 DataFrame对象的修改和删除具体代码如下所示： import pandas as pd... 删除数据可直接用“del 数据”的方式进行，但这种方式是直接对原始数据操作，不是很安全，pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据...对象的修改和删除还有很多方法，在此不一一列举，有兴趣的同学可以自己去找一下统计功能 DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息 DataFrame有非常强大的统计功能，它有大量的函数可以使用

3.8K2 0

Pandas个人操作练习（1）创建dataframe及插入列、行操作

使用pandas之前要导入包： import numpy as np import pandas as pd import random #其中有用到random函数，所以导入一、dataframe...创建 pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) data：numpy ndarray（结构化或同类...），dict或DataFrame，Dict可以包含Series，数组，常量或类似列表的对象 index：dataframe的索引，如果没有自定义，则默认为RangeIndex（0,1,2，…，n） columns...关键点是axis=1，指明是列的拼接三、dataframe插入行插入行数据，前提是要插入的这一行的值的个数能与dataframe中的列数对应且列名相同，思路：先切割，再拼接。...df3相同，取df4的行插入df3中 df4 = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4], 'attr': [22

1.8K2 0

pandas删除某列有空值的行_drop的之

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 0.摘要 dropna()方法，能够找到DataFrame类型数据的空值（缺失值），将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。...由subset限制的子区域，是判断是否删除该行/列的条件判断区域。 inplace：是否原地替换。布尔值，默认为False。如果为True，则在原DataFrame上进行操作，返回值为None。...2.示例创建DataFrame数据： import numpy as np import pandas as pd a = np.ones((11,10)) for i in range(len(a...)): a[i,:i] = np.nan d = pd.DataFrame(data=a) print(d) 按行删除：存在空值，即删除该行 # 按行删除：存在空值，即删除该行 print(...：删除第0、5、6、7列都为空的行 # 设置子集：删除第0、5、6、7列都为空的行 print(d.dropna(axis='index', how='all', subset=[0,5,6,7]))

11K4 0

删除重复值，不只Excel，Python pandas更行

import pandas as pd df = pd.read_excel(‘D:\用户-1.xlsx’) 图2 快速观察上述小表格：第1行和第5行包含完全相同的信息。...第3行和第4行包含相同的用户名，但国家和城市不同。删除重复值根据你试图实现的目标，我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是：从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。...pandas Series方法.unique() pandas Series有一个.unique()方法；然而，pandas Dataframe没有此方法。...图6 在pandas Dataframe上调用.unique()时，我们将收到一条错误消息，因为数据框架上上不存在此方法！...我们的列（或pandas Series）包含两个重复值，”Mary Jane”和”Jean Grey”。通过将该列转换为一个集，我们可以有效地删除重复项！

5.9K3 0

合并Pandas的DataFrame方法汇总

---- Pandas是数据分析、机器学习等常用的工具，其中的DataFrame又是最常用的数据类型，对它的操作，不得不熟练。...Pandas提供好几种方法和函数来实现合并DataFrame的操作，一般的操作结果是创建一个新的DataFrame，而对原始数据没有任何影响。...) 这就是所谓的“左联接”，这样得到了包含左DataFrame (df1) 和右DataFrame (df2)的所有元素的DataFrame。...这种追加的操作，比较适合于将一个DataFrame的每行合并到另外一个DataFrame的尾部，即得到一个新的DataFrame，它包含2个DataFrames的所有的行，而不是在它们的列上匹配数据。...相同的列类型创建一个新的DataFrame，但这个DataFrame包含id006和id007的image_url： df2_addition = pd.DataFrame({'user_id': [

5.6K1 0

对比Excel，Python pandas删除数据框架中的行

标签：Python与Excel,pandas 对于Excel来说，删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。...准备数据框架我们将使用前面系列中用过的“用户.xlsx”来演示删除行。图1 注意上面代码中的index_col=0？如果我们将该参数留空，则索引将是基于0的索引。...使用.drop()方法删除行如果要从数据框架中删除第三行（Harry Porter），pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。...inplace：告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。按名称删除行图2 我们跳过了参数axis，这意味着将其保留为默认值0或行。因此，我们正在删除索引值为“Harry Porter”的行。...这次我们将从数据框架中删除带有“Jean Grey”的行，并将结果赋值到新的数据框架。图6

4.5K2 0

pandas的dataFrame的行列索引操作

pandas的dataFrame的索引值从1开始假设有一个dataFrame: ? 这里的index的索引列是从0开始的，那么现在我想要让它从1开始怎么做？...DataFrame中指定位置增加删除一行一列 df=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['a','b','c','d'],columns=['one...，返回删除后的新表data_2。...axis为1表示删除列，0表示删除行。inplace为True表示直接对原表修改。...import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame df1 = DataFrame(np.arange

1.4K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云