如果项目不在列表中，则从pandas数据帧中删除该项目

可以通过以下步骤实现：

首先，导入pandas库并创建一个数据帧（DataFrame）对象，假设该数据帧名为df。

import pandas as pd

# 创建数据帧df
df = pd.DataFrame({'项目': ['项目A', '项目B', '项目C', '项目D'],
                   '数值': [10, 20, 30, 40]})

使用pandas的drop()函数删除不在列表中的项目。假设要删除的项目列表为'项目B', '项目D'。

# 要删除的项目列表
delete_projects = ['项目B', '项目D']

# 从数据帧df中删除不在列表中的项目
df = df[~df['项目'].isin(delete_projects)]

最后，打印删除项目后的数据帧df。

print(df)

输出结果将是：

    项目  数值
0  项目A  10
2  项目C  30

这样就完成了从pandas数据帧中删除不在列表中的项目的操作。

关于pandas库的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：腾讯云-数据分析与人工智能-数据处理与分析-Pandas。

相关·内容

【说站】python迭代中删除列表项目

python迭代中删除列表项目 1、可以使用列表理解来创建仅包含不想删除的元素的新列表。...somelist = [x for x in somelist if not determine(x)] 2、通过分配给slice somelist[:]，改变现有列表以仅包含想要的项目。...somelist[:] = [x for x in somelist if not determine(x)] 3、如果有其他somelist需要反映更改的参考，则此方法可能很有用。...在Python2中： from itertools import ifilterfalse somelist[:] = ifilterfalse(determine, somelist) 或者在Python3...中： from itertools import filterfalse somelist[:] = filterfalse(determine, somelist) 以上就是python迭代中删除列表项目

1.6K4 0

“DropDownList1“有一个无效 SelectedValue，因为它不在项目列表中。

今天用FormView做一个网页，其中用到了DropDownList控件，代码是这样写的：

5431 0

【leetcode刷题】T103-从分类列表中删除重复项目 II

【题目】给定一个有序的链表，删除所有有重复数字的节点，只保留原始列表中唯一的数字。...当pre->next == cur时，说明cur->val是唯一元素，不用删除，否则pre->next = cur->next。

2.3K4 0

Pandas 学习手册中文第二版：1~5

每个人对此列表中的项目的支持，部署方式以及用户如何使用都各不相同。...将列表传递给DataFrame的[]运算符将检索指定的列，而Series将返回行。如果列名没有空格，则可以使用属性样式进行访问：数据帧中各列之间的算术运算与多个Series上的算术运算相同。...将为原始Series中存在的每个标签复制数据。如果在原始Series中找不到标签，则将NaN分配为该值。最后，将删除Series中带有不在新索引中的标签的行。...结果数据帧将由两个列的并集组成，缺少的列数据填充有NaN。以下内容通过使用与df1相同的索引创建第三个数据帧，但只有一个列的名称不在df1中来说明这一点。...如果标签不存在，则使用给定的索引标签将值附加到数据帧。如果标签确实存在，则将替换指定行中的值。

8.2K1 0

上手Pandas，带你玩转数据（1）-- 实例详解pandas数据结构

☺☺ ---- pandas对于数据分析 pandas全面支持数据分析项目的研发步骤： ---- pandas数据结构简介之前学pandas，一上来就是存取，然后就是处理，到后面没办法了，学一下数据结构...如果索引被传递，索引中的标签对应的数据值将被取出。...dtype：每列的数据类型。 copy：如果默认值为False，则使用该命令（或其它）复制数据。...如果标签存在重复使用，则多行将被删除。...axes 以行轴标签和列轴标签作为唯一成员返回列表。 dtypes 返回此对象中的dtypes。 empty 如果NDFrame完全为空[没有项目]，则为true; 如果任何轴的长度为0。

6.7K3 0

如何通过Maingear的新型Data Science PC将NVIDIA GPU用于机器学习

一些RAPIDS项目包括cuDF（类似于Pandas的数据框操作库）。...cuDF：数据帧操作 cuDF提供了类似Pandas的API，用于数据帧操作，因此，如果知道如何使用Pandas，那么已经知道如何使用cuDF。...数据帧转换为cuDF数据帧（但不建议这样做）： import pandas as pd import cudf df = pd.DataFrame({'a': [0, 1, 2, 3],'b': [0.1..., 0.2, None, 0.3]}) gdf = cudf.DataFrame.from_pandas(df) 也可以做相反的事情，将cuDF数据帧转换为pandas数据帧： import cudf...如果不得不在Linux发行版上安装NVIDIA驱动程序，或者必须从源代码安装TensorFlow，就会知道这是多么的梦幻。

1.9K4 0

Pandas系列 - 基本数据结构

，list，constants 2 index 索引值必须是唯一的和散列的，与数据的长度相同默认np.arange(n)如果没有索引被传递 3 dtype dtype用于数据类型如果没有，将推断数据类型...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建列表字典系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import...drop 使用索引标签从DataFrame中删除或删除行。...如果标签重复，则会删除多行。...() 面板(Panel)是3D容器的数据 3轴(axis)这个名称旨在给出描述涉及面板数据的操作的一些语义轴 details items axis 0，每个项目对应于内部包含的数据帧(DataFrame

5.2K2 0

Pandas 秘籍：1~5

如果列名称为director name，则该操作将失败。与数据帧方法冲突的列名，例如count，也无法使用点符号正确选择。分配新值或删除带有点符号的列可能会导致意外的结果。...如果传递了字符串，它将返回一维序列。如果将列表传递给索引运算符，它将以指定顺序返回列表中所有列的数据帧。步骤 2 显示了如何选择单个列作为数据帧而不是序列。...步骤 3 将三个项目的整数列表传递给索引运算符，该运算符返回选择了那些整数位置的序列。此功能是对 Python 列表的增强，它无法以这种方式选择多个不相交的项目。...如果传递单个标量值，则返回一个序列。如果传递了列表或切片对象，则返回一个数据帧。...列表中未明确指定布尔值的其余行和列将被删除。

37.5K1 0

python数据处理 tips

在本文中，我将分享一些Python函数，它们可以帮助我们进行数据清理，特别是在以下方面：删除未使用的列删除重复项数据映射处理空数据入门我们将在这个项目中使用pandas，让我们安装包。...df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。删除未使用的列根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...处理空数据 ? 此列中缺少3个值：-、na和NaN。pandas不承认-和na为空。在处理它们之前，我们必须用null替换它们。...解决方案1：删除样本（行）/特征（列）如果我们确信丢失的数据是无用的，或者丢失的数据只是数据的一小部分，那么我们可以删除包含丢失值的行。在统计学中，这种方法称为删除，它是一种处理缺失数据的方法。...在该方法中，如果缺少任何单个值，则整个记录将从分析中排除。如果我们确信这个特征（列）不能提供有用的信息或者缺少值的百分比很高，我们可以删除整个列。

4.4K3 0

干货！直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...默认情况下，合并功能执行内部联接：如果每个DataFrame的键名均未列在另一个键中，则该键不包含在合并的DataFrame中。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。...请注意，concat是pandas函数，而不是DataFrame之一。因此，它接受要连接的DataFrame列表。如果一个DataFrame的另一列未包含，默认情况下将包含该列，缺失值列为NaN。...由于每个索引/行都是一个单独的项目，因此串联将其他项目添加到DataFrame中，这可以看作是行的列表。

13.3K2 0

NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

我有一个列表，在此列表中，我有两个数据帧。我有df，并且我有新的数据帧包含要添加的列。...必须牢记的是，涉及数据帧的算法首先应用于数据帧的列，然后再应用于数据帧的行。因此，数据帧中的列将与单个标量，具有与该列同名的索引的序列元素或其他涉及的数据帧中的列匹配。...如果使用序列来填充数据帧中的缺失信息，则序列索引应对应于数据帧的列，并且它提供用于填充该数据帧中特定列的值。让我们看一些填补缺失信息的方法。...我们还学习了如何通过删除或填写缺失的信息来处理 pandas 数据帧中的缺失数据。在下一章中，我们将研究数据分析项目中的常见任务，排序和绘图。...我们也可以在创建 Pandas 序列或数据帧时隐式创建MultiIndex，方法是将列表列表传递给index参数，每个列表的长度与该序列的长度相同。

5.4K3 0

Pandas 学习手册中文第二版：6~10

下面的屏幕截图通过创建一个数据帧并将其值转换为category的第二列来说明这一点，该数据帧的一列然后是第二列。...在以字段分隔的数据中，每行中的项目由特定符号分隔。就 CSV 而言，它恰好是逗号。但是，其他符号也很常见，例如|（管道）符号。使用|字符时，该数据通常称为管道分隔的数据。...然后将MSFT数据写入名为STOCK_DATA的表中。如果该表不存在，那么也会创建它。如果确实存在，则将所有数据替换为MSFT数据。...，.dropna()方法（和布尔选择）返回DataFrame对象的副本，并且数据从该副本中删除。....apply()方法始终将提供的函数应用于Series，列或行中的所有项目。如果要将函数应用于这些序列的子集，请首先执行布尔选择以过滤不希望处理的项目。

2.3K2 0

数据分析从业者必看！10 个加速 python 数据分析的简易小技巧

其中，有些可能是相当有名的，有些可能是新的，但我相信下次您从事数据分析项目时，它们会非常有用。...这是对 pandas 数据帧进行探索性数据分析的一种简单快速的方法。pandas df.describe（）和 df.info（）函数通常用作 EDA 过程的第一步。...但是，它只提供了非常基本的数据概述，对于大型数据集没有太大帮助。另一方面，pandas 分析函数使用 df.profile_report（）扩展 pandas 数据帧，以便快速进行数据分析。...10.删除容易恢复难你有没有不小心删除了 Jupyter notebook 上的一个单元的经历？如果有，那么这里有一个快捷方式可以撤消删除操作。...如果删除了单元格的内容，则可以通过按 ctrl/cmd+z 轻松恢复该内容。如果需要恢复整个已删除单元格，请按 Esc+Z 或 EDIT > Undo 撤销删除单元格。 ?

2K3 0

Pandas 秘籍：6~11

如果max_dept_sal在其索引中重复了任何部门，则该操作将失败。例如，让我们看看当我们在具有重复索引值的等式的右侧使用数据帧时会发生什么。...使用display函数将以其常规的易于阅读的格式生成数据帧。更多在步骤 2 的列表中没有探索几种有用的方法。例如nth方法，当给定一个整数列表时，该方法从每个组中选择那些特定的行。...它使用列的整数后缀垂直对齐数据，并将此整数后缀放置在索引中。参数j用于控制其名称。重复stubnames列表中不在列中的值以与已熔化的列对齐。...默认情况下，concat函数使用外连接，将列表中每个数据帧的所有行保留在列表中。但是，它为我们提供了仅在两个数据帧中保留具有相同索引值的行的选项。这称为内连接。...来自加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校的美国总统职位项目每天提供的总批准评级低至单个数据点。与本书中的大多数秘籍不同，该数据在 CSV 文件中不易获得。

34K1 0

Pandas系列 - DataFrame操作

概览 pandas.DataFrame 创建DataFrame 列表字典系列（Series）列选择列添加列删除 pop/del 行选择，添加和删除标签选择 loc 按整数位置选择 iloc...行切片附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列数据帧(DataFrame)的功能特点：潜在的列是不同的类型大小可变标记轴...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建列表字典系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import...drop 使用索引标签从DataFrame中删除或删除行。...如果标签重复，则会删除多行。

3.9K1 0

Pandas

drop:默认为False，不删除原来索引，如果为True,删除原来的索引值。...如果是多列，变为multindex drop:布尔值，默认是True。当做新的索引，删除原来的列。...在Pandas版本0.20.0之前使用Panel结构存储三维数组。它有很大的缺点，比如生成的对象无法直接看到数据，如果需要看到数据，需要进行索引。...# items - axis 0，每个项目对应于内部包含的数据帧(DataFrame)。...团队开发注意事项浅谈密码加密 Django框架中的英文单词 Django中数据库的相关操作 DRF框架中的英文单词重点内容回顾-DRF Django相关知识点回顾美多商城项目导航帖

5K4 0

什么是Python中的Dask，它如何帮助你进行数据分析？

后一部分包括数据帧、并行数组和扩展到流行接口(如pandas和NumPy)的列表。...Dask的数据帧非常适合用于缩放pandas工作流和启用时间序列的应用程序。此外，Dask阵列还为生物医学应用和机器学习算法提供多维数据分析。...可扩展性 Dask如此受欢迎的原因是它使Python中的分析具有可扩展性。这个工具的神奇之处在于它只需要最少的代码更改。该工具在具有1000多个核的弹性集群上运行!...在本例中，您已经将数据放入了Dask版本中，您可以利用Dask提供的分发特性来运行与使用pandas类似的功能。...使用Dask的缺点：在Dask的情况下，与Spark不同，如果您希望在创建集群之前尝试该工具，您将无法找到独立模式。它在Scala和R相比可扩展性不强。

2.8K2 0

手把手教你用Pandas透视表处理数据（附学习资料）

所以，本文将重点解释pandas中的函数pivot_table，并教大家如何使用它来进行数据分析。如果你对这个概念不熟悉，维基百科上对它做了详细的解释。...如果它帮到了你，请告诉我。数据使用pandas中pivot_table的一个挑战是，你需要确保你理解你的数据，并清楚地知道你想通过透视表解决什么问题。...本文示例还用到了category数据类型，而它也需要确保是最近版本。首先，将我们销售渠道的数据读入到数据帧中。 df = pd.read_excel(".....添加项目和检查每一步来验证你正一步一步得到期望的结果。为了查看什么样的外观最能满足你的需要，就不要害怕处理顺序和变量的繁琐。最简单的透视表必须有一个数据帧和一个索引。...高级透视表过滤一旦你生成了需要的数据，那么数据将存在于数据帧中。所以，你可以使用自定义的标准数据帧函数来对其进行过滤。

3.1K5 0

Cloudera机器学习中的NVIDIA RAPIDS

为了验证我们的映像是否正常工作以及是否正确配置了RAPIDS，请在jupyterlab的终端会话中运行“ testing.py”。该脚本将先加载RAPID库，然后再利用它们加载和处理数据文件。...RAPIDS集或Pandas集。只需运行这些单元格之一。该笔记本仅加载训练和测试数据集。...为了对RAPIDS cuDF数据帧使用`train_test_split`，我们改用`cuml`版本。...但是，`StratifiedKFold`在计算上并不是很昂贵，因此我们不在GPU上运行也没关系。生成的索引也可以按照常规通过iloc直接与cuDF数据帧一起使用。...如果您想了解更多有关如何利用RAPIDS加速Cloudera Machine Learning中的机器学习项目的信息，请务必查看博客系列的第1部分和第2部分。

9462 0

毕业设计So Easy：Java实现手机APP安全卫士

短信拦截：将指定的号码加入到短信拦截列表中，那么下次在该号码发送短信来的时候删除这条短信，避免用户被垃圾信息骚扰。...，如果相同则询问用户是否卸载该应用程序。...3.2、检查升级功能实现判断当前用户是否设置了自动更新应用程序，手机有没有链接wifi，如果有设置自动更新并且已链接wifi，则从服务器获取最新版本信息和本地版本对比，如果本地版本号低于服务器版本号...当用户进入手机杀毒界面时，通过系统API提供的包管理器获取系统中已安装应用的签名MD5信息，并与离线数据库中的信息对比，如果该签名信息在病毒数据库中存在，则弹出对话框提示用户卸载包含病毒信息应用的应用程序...通过反编译QQ通讯录，获取手机号码归属地数据库，将用户输入的手机号码与该数据库中的数据进行匹配获取手机号码归属地并显示给用户。

3333 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