如果整行包含负值，则pandas将删除整行

在pandas中，如果整行包含负值，可以使用dropna函数来删除这些包含负值的行。dropna函数可以根据指定的条件删除包含缺失值的行或列。

具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含负值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, -3, 4, 5],
        'B': [-1, 2, 3, -4, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含负值的行
df = df.dropna(subset=['A', 'B'], how='any')

print(df)

输出结果：

在上述代码中，我们首先创建了一个包含负值的DataFrame。然后使用dropna函数删除了包含负值的行，通过subset参数指定了需要检查的列，通过how参数设置为'any'表示只要有任意一个列包含负值，就删除该行。

这样就可以实现删除包含负值的行的操作。对于更复杂的条件，可以根据具体需求进行调整。

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G 将光标移动到文档末尾 ZZ 文件将保存并退出vim 逐字符移动 h：光标向左移动 l:光标先右移动 j:光标向下移动 k:关闭向上移动复制yank yy:复制光标所在整行 5yy: 复制从光标处开始的...5行删除 x :删除关闭所在处的单个字符 #x :删除光标所在处以及之后的共#个字符 dd:删除（剪切）光标所在整行 #dd: 删除（剪切）从光标处开始的#行以单词为单位移动 w:移动下一个单词的词首...行间跳转 #G:跳转至第#行（注意在末行模式下可以直接输入行号） G:最后一行翻屏 Ctrl+f 向下翻屏幕 Ctrl+b 向上翻屏幕 Ctrl+d 向下翻半屏 Ctrl+u 向上翻半屏粘贴命令 p:如果删除...（dd）或复制（yy）为整行内容，则粘贴到光标所在行的下方，如果复制或删除的内容为整行，则粘贴到光标所在字符的后面。...P:如果删除（dd）或复制（yy）为整行内容，则粘贴到光标所在行的上方，如果复制或删除的内容为整行，则粘贴到光标所在字符的前面。

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之间的元素缺值处理 pd.isnull(t) 返回的数组中NaN为True，否则为False pd.notnull(t) 返回的数组中NaN为False，否则为True t.dropna(axis=0) 删除包含...NaN的行 t.dropna(axis=0, how='all', inplace=True) how的值为all时，某行全为NaN时才删除，为any时存在NaN则删除整行 inplace为True时，...删除之后将结果替换为当前数组。...，而且返回的结果中只包含具有可以合并的行 df1.merge(df2, on='a', how='outer') 外连接，a列包含的数据为df1和df2中a列元素的并集，每行元素分别对应，有则是原数据（...gd.count() 索引和符合索引函数 df.index 获取index df.index=['x', 'y'] 指定index df.reindex(list('abcdef')) 重新设置index，如果之前没有

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>个单词尾部 E 将光标移动到右侧第个由空格间隔的单词尾部 f 将光标移动到右侧第一个字符，未找到则移动到行尾 t 将光标移动到右侧第一个字符，未找到则移动到行尾 F... 将光标移动到左侧第一个字符，未找到则移动到行首 T 将光标移动到左侧第一个字符，未找到则移动到行首 $ 将光标移动到行尾 0 将光标移动到行首 ^ 将光标移动到行首第一个非空格字符...Mode s 删除光标位置字符并切换到Input Mode cw 从光标位置删除到当前单词尾部并切换到Input Mode cc 删除整行并切换到Input Mode S 删除整行并切换到Input...个字符 d SPACE 删除光标位置字符 dl 删除光标位置字符 dw 从光标位置删除到当前单词尾部 dd 删除整行 d$ 从光标位置删除到行尾 D 从光标位置删除到行尾 p 将最后一次删除内容复制到光标位置后面...P 将最后一次删除内容复制到光标位置前面 u 撤销最后一次操作 U 撤销最后一次操作 ~ 将光标位置的字母切换大小写并移动光标到下一个字符另外还有一些控制命令 CTRL+U 删除整行并切换到Input

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Python数据分析模块 | pandas做数据分析(三):统计相关函数

=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到低排序....参数: normalize : 布尔值,默认为False,如果是True的话,就会包含该值出现次数的频率. sort : 布尔值,默认为True.排序控制....None, numeric_only=None, **kwargs) 参数: axis : {index (0), columns (1)} skipna : 布尔值,默认为True.表示跳过NaN值.如果整行...2、pandas.dataframe.mean 返回指定轴上值的平均数....None,numeric_only=None, **kwargs) 参数: axis : {index (0), columns (1)} skipna :布尔值,默认为True.表示跳过NaN值.如果整行

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7步搞定数据清洗－Python数据清洗指南

包含了什么字段？字段格式是什么？字段分别代表什么意义字段之间的关系是什么？可以用做什么分析？或者说能否满足了对分析的要求？有没有缺失值；如果有的话，缺失值多不多？现有数据里面有没有脏数据？...一般来说价格不能为负，所以从逻辑上来说如果价格是小于0的数据应该予以筛出 #删除异常值：通过条件判断筛选出数据 #查询条件 querySer=DataDF.loc[:,'Quantity']>0 #应用查询条件...中，将缺失值表示为NA，表示不可用not available。...，设置关键字参数axis＝1表示逢空值去掉整列 # 'any'如果一行（或一列）里任何一个数据有任何出现Nan就去掉整行， ‘all’一行（或列）每一个数据都是Nan才去掉这整行 DataDF.dropna...如果想了解更多 fillna() 的详细信息参考 pandas.DataFrame.fillna pandas.pydata.org 2）以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值平均值

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Python数据科学手册（六）【Pandas 处理丢失的数据】

在很多情况下，有些数据并不是完整的，丢失了部分值，这一节将学习如何处理这些丢失的数据。...会自动转型，例如下面的例子，integer会转型为浮点型: x = pd.Series(range(2), dtype=int) x[0] = None 针对Null值的操作由上可知，Pandas将None...image.png 从DataFrame中无法删除单个的值，只能删除整行或者整列数据。...df.dropna() 如果axis为1，则删除出现NA的列： df.dropna(axis='columns') 但是这种处理方式还是过于粗暴，有没有更为精细的控制呢？...Pandas提供了更为精细的控制，通过参数how和thresh来控制。 how的默认值为any，也就是说任意行或者列只要出现NA值就删除，如果修改为all，则只有所有值都为NA的时候才会删除。

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python dropna()用法「建议收藏」

‘any’指带缺失值的所有行/列;’all’指清除一整行/列都是缺失值的行/列 thresh: int,保留含有int个非nan值的行 subset: 删除特定列中包含缺失值的行或列 inplace...: 默认False，即筛选后的数据存为副本,True表示直接在原数据上更改例子： import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame...‘e’, ‘f’]) df.iloc[0,[1,2,5]]=np.nan df.iloc[2,[1,4]]=np.nan print(df) 结果： df=df.dropna()#删除所有包含...值的列 print(df) 结果： df=df.dropna(subset=[0, 2]) #删除列索引0,2中包含nan的行，字符串要加引号 print(df) 结果：写了这么久代码...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。

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对比Excel，轻松搞定Python数据透视表

在 Pandas 模块中，调用pivot_table()方法，可以帮助我们实现数据透视表的操作。...附上官网学习地址：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.pivot_table.html ▲《快学Python...dropna 表示是否删除缺失值，如果为True时，则把一整行全作为缺失值删除； sort=True 表示排序（版本1.3.0才有）。...如果文章对你有帮助，希望大家点赞支持一下！ openpyxl提供对透视表的读取支持，以便将它们保留在现有文件中，但是不支持用户创建pivot表。...如果大家想系统学习Pandas，推荐一本《深入浅出Pandas》这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解

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python dataframe筛选列表的值转为list【常用】

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Excel中做数据透视表 ① 选中整个数据源； ② 依次点击“插入”—“数据透视表” ③ 选择在Excel中的哪个位置，插入数据透视表 ④ 然后根据实际需求，从不同维度展示结果 ⑤ 结果如下 pandas...dropna 表示是否删除缺失值，如果为True时，则把一整行全作为缺失值删除； fill_value 表示将缺失值，用某个指定值填充。...案例说明 1）求出不同品牌下，每个月份的销售数量之和 ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\...values="销售数量",aggfunc=np.sum) display(df1) 结果如下： 2）求出不同品牌下，每个地区、每个月份的销售数量之和 ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas...values="销售数量",aggfunc=np.sum) display(df1) 结果如下： 3）求出不同品牌不同地区下，每个月份的销售数量之和 ① 在Excel中的操作结果如下 ② 在pandas

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middle，bottom 　　　　②文本类：text-top，text-bottom 　　　　③上标下标类：sub，super 　　　　④数值百分比类：　　　　　　数值和百分比的共性：ⅰ都带数字；ⅱ都支持负值...4、vertical-align底线、顶线、中线的行为表现　　vertical-align:bottom 　　　　定义：①inline/inline-block元素：元素底部和整行的底部对齐；②table-cell...vertical-align:top 　　　　定义：①inline/inline-block元素：元素顶部和整行的顶部对齐；②table-cell元素：单元格顶padding边缘和表格行的顶部对齐。...inline/inline-block元素如果单纯的设置middle，由于文字的下沉特性，图片只能够近似垂直居中，如果想要完全垂直居中，font-size需要设置为0。 ?...9、vertical-align的实际应用　　⑴小图标和文字的对齐　　使用vertical-align负值没有兼容性差异。 ?

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CSS3 (columns)

说明： 1.如果内容的宽度小于所设置内容的宽度，则只出现一列，并且不会影响元素本身的display属性。如果内容的宽度大于所设置的值，则会用内容的宽度除以所设置的值形成多列现象。...说明： 1.设置的值如果小于或者等于1都将显示一列就相当于没有设置。 2.如果大于1元素里面的内容会平均分成几列显示。 3.同样这个属性也只能作用在块元素上。多列布局主要靠这两个属性进行布局。...c.column-gap 列之间的间隔用于设置列于列之间的间隔，不能为负值。 d.column-rule: 列间隔边框的样式 ?...说明： 1.p里面的内容将横跨这几个列，形成独立的一整行。 2.这个属性ff暂时不支持。 3.值为 all || none 其它属性浏览器暂时支持不是很好，先不研究，呵呵。

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懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(五)：重复值处理

今天我们来看看 pandas 中是如何实现。 Excel 处理重复值 Excel 中直接提供了去除重复的功能，因此简单操作即可实现。...如下： - 功能卡"数据"，"数据工具"中有"删除重复项"按钮 - 接着可以选择以哪些列作为重复判断 > 除此之外，Excel 中还可以使用条件格式、高级筛选或函数公式实现差不多的功能 pandas...默认是整行所有数据作为判断依据 - 结果很明显，最后一行是重复行，因此标记列最后一行的值是 True 我们可以指定，当有重复值时，保留哪个位置的行。...使用 subset 指定重复值判断列，keep={'first','last',False} 指定怎么判断哪些是重复项 - DataFrame.drop_duplicates() ，去除重复项下一节，将看看排序功能的实现...**如果希望从零开始学习 pandas ，那么可以看看我的 pandas 专栏。**

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懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(五)：重复值处理

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