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在VimVi中删除、多行、范围、所有包含模式

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有快捷命令可以删除多行、范围。 删除 在Vim中删除命令是dd。...10,$d-从第十到文件末尾。 删除所有删除所有,您可以使用代表所有%符号或1,$范围: 1、按Esc键进入正常模式。 2、键入%d,然后按Enter键以删除所有。...删除包含模式 基于特定模式删除多行语法如下: :g//d 全局命令(g)告诉删除命令(d)删除所有包含。 要匹配与模式不匹配,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”,它还会删除“foo”嵌入较大字词(例如“football”)。 :g!.../foo/d-删除所有包含字符串“foo”。 :g/^#/d-从Bash脚本中删除所有注释,模式^#表示每行以#开头。 :g/^$/d-删除所有空白,模式^$匹配所有空行。

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Excel小技巧90:快速删除包含指定值所有

有一个Excel操作问题:我想删除所有包含有“完美Excel”如何快速操作? 我想,你肯定是多么地不想再看“完美Excel”公众号了!...如下图1所示工作表,现在要删除单元格内容为“完美Excel”所在。 ? 图1 首先,选择所有的数据。...图2 单击“查找全部”按钮,在下面的列表框中选中全部查到单元格(先选取第1,按住Shift键,滚动到最后,选取最后1,这将选择所有查找到结果),如下图3所示。 ?...图3 单击“关闭”按钮,此时,工作表中所有含有内容“完美Excel”单元格都被选择。 接下来,按 组合键,弹击“删除”对话框,选取“整行”,如下图4所示。 ?...图4 单击“确定”按钮,即可删除所有含有“完美Excel”内容单元格所在。 详细操作演示见下图5。 ? 图5

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pandas数据清洗-删除没有序号所有数据

pandas数据清洗-删除没有序号所有数据 问题:我数据如下,要求:我想要是:有序号留下,没有序号行都不要 图片 【代码及解析】 import pandas as pd filepath...=None,engine=None,squeeze=False,**kwds) sheetname:默认是sheetname为0,返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None...是返回全表 header :指定作为列名,默认0,即取第一 skiprows:省略指定行数数据 skip_footer:省略从尾部数行数据 **继续** lst=[] for index...它返回每行索引及一个包含本身对象。...所以,当我们在需要遍历行数据时候,就可以使用 iterrows()方法实现了。 df1=df.drop(labels=lst) 删除l列表lst存储所有行号 【效果图】: 完成

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使用pandas的话,如何直接删除这个表格里面X值是负数

如果只是想保留非负数的话,而且剔除值为X,【Python进阶者】也给了一个答案,代码如下所示: import pandas as pd df = pd.read_excel('U.xlsx') #...他想实现效果是,保留列中空值、X值和正数,而他自己数据还并不是那么工整,部分数据入下图所示,可以看到130-134情况。...顺利地解决了粉丝问题。其中有一代码不太好理解,解析如下: 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【空翼】提问,感谢【Jun.】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【瑜亮老师】给出思路和代码解析,感谢【Python进阶者】、【磐奚鸟】等人参与学习交流。

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如何删除数据框中所有性状都缺失

删除上面数据框中第二和第四! 在数据分析中,有时候需要将缺失数据进行删除。...删除数据很有讲究,比如多性状模型分析时,个体ID1y1性状缺失,y2性状不缺失,评估y1时,不仅可以通过亲缘关系矩阵和固定因子进行评估,还可以根据y1和y2遗传相关进行评估,这时候,y1缺失就不需要删除...有时候y1和y2性状都缺失,这时候就没有必要保留了,增加运算量,还增加错误可能性,这时候就需要将其删除。...一般都是使用tidyverse进行清洗数据,但是drop_na函数没有这个功能,这里总结一下,如果有这种需求,如何处理。...if_all(-ID, .fns = is.na)) 特别是第二种方法,你有20个性状没问题,即使你有200个性状也是没问题! 5. 所有测试代码汇总 欢迎关注我公众号:育种数据分析之放飞自我。

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如何使用 Python 只删除 csv 中

最后,我们打印了更新数据。 示例 1:从 csv 文件中删除最后一 下面是一个示例,我们使用 drop 方法删除了最后一。...最后,我们使用 to_csv() 将更新数据帧写回 CSV 文件,设置 index=False 以避免将索引写入文件。...然后,我们使用索引参数指定要删除标签。最后,我们使用 to_csv() 将更新数据帧写回 CSV 文件,而不设置 index=False,因为标签现在是 CSV 文件一部分。...为此,我们首先使用布尔索引来选择满足条件。最后,我们使用 to_csv() 将更新数据帧写回 CSV 文件,再次设置 index=False。...('example_3.csv', index=False) 输出 运行代码前 CSV 文件 − 运行代码后 CSV 文件 − 结论 我们了解到 pandas 是一个强大而灵活 Python

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一个数据集全方位解读pandas

使用索引 使用.loc与.iloc 查询数据集 分类和汇总数据 对列进行操作 指定数据类型 数据清洗 数据可视化 一、安装与数据介绍 pandas安装建议直接安装anaconda,会预置安装好所有数据分析相关包...但是,如何确定数据集包含NBA哪些统计数据?可以使用以下内容查看前五.head(): >>> nba.head() ?...我们知道Series对象在几种方面与列表和字典相似之处。也就意味着我们可以使用索引运算符。现在我们来说明如何使用两种特定于pandas访问方法:.loc和.iloc。...五、查询数据集 现在我们已经了解了如何根据索引访问大型数据集子集。现在,我们继续基于数据集列中值选择以查询数据。例如,我们可以创建一个DataFrame仅包含2010年之后打过比赛。...我们可以使用删除所有缺少值.dropna(): >>> rows_without_missing_data = nba.dropna() >>> rows_without_missing_data.shape

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数据分析之Pandas(一)

数据分析之Pandas(一) 0.说在前面 今日来谈谈数据分析pandas使用,本来今天出cs231n全连接网络更新,结果没写成文章,太长了,至少2000-3000字,今晚有课,所以就没写成,明天继续搞...要使用pandas,首先需要了解他主要两个数据结构:Series和DataFrame。...# 获取特定位置值 print(df.iloc[3,1]) print(df.iloc[3:5,1:3]) # 不包含末尾5或3,同列表切片 ''' B C 2018-...处理丢失数据 5.1 创建含NaN矩阵 # Pandas处理丢失数据 import pandas as pd import numpy as np # 创建含NaN矩阵 # 如何填充和删除NaN数据...NaN或列 # 删除掉有NaN或列 print(df.dropna()) # 默认是删除掉含有NaN print(df.dropna( axis=0, # 0对行进行操作;1对列进行操作

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Python开发之Pandas使用

一、简介 Pandas 是 Python 中数据操纵和分析软件包,它是基于Numpy去开发,所以Pandas数据处理速度也很快,而且Numpy中有些函数在Pandas中也能使用,方法也类似。...二、创建Pandas Series 可以使用 pd.Series(data, index) 命令创建 Pandas Series,其中data表示输入数据, index 为对应数据索引,除此之外,我们还可以添加参数...先访问再访问列 df['two']['a'] #先访问列再访问 out: 2 3、删除、增加元素 使用.drop函数删除元素,默认为删除,添加参数axis = 1来删除列。...inplace:是否替换原数据,默认为False limit:接受int类型输入,可以限定替换前多少个NaN 五、数据分析流程及Pandas应用 1、打开文件 python...= 1) #缺失值处理 df.fillna(mean_value)#替换缺失值 df.dropna()#删除包含缺失值 df.dropna(axis = 1, how = 'all')#只删除所有数据缺失

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数据分析 ——— pandas基础(三)

接着之前文章,在这里我们来看一些利用pandas处理文本数据,利用索引,loc, iloc,ix,属性选取数据 一、 处理文本数据 在这里我们用基本序列、索引来进行字符串操作 先大致了解一下我们将要用到函数...3 len() 计算字符串长度。 4 strip() 删除Series / index中每个字符串两侧空格(包括换行符)。 5 split(' ') 用给定字符串格式分割每个字符串。...8 contains(pattern) 如果子字符串包含在元素中,则返回每个元素布尔值True,否则返回False。...# 查看是否含有空格 print(s.str.contains(' ')) # 如果字符串包含在元素中,则返回每个元素布尔值True,否则返回False。...# 取前四列数据 print(df.iloc[2:5, 2:4]) # :取第3到第5数据,列:取第3列到底4列数据 """ 输出: A B

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猿创征文|数据导入与预处理-第3章-pandas基础

print(df.drop(0)) print(df.drop([1,2])) print(df) print('-----') # drop()删除,inplace=False删除后生成新数据...pandas中可以使用[]、loc、iloc、at和iat这几种方式访问Series类对象和DataFrame类对象数据。...使用loc和iloc访问数据 pandas中也可以使用loc和iloc访问数据。...需要说明是,若变量是一个DataFrame类对象,它在使用"loc[索引]"或"iloc[索引]"访问数据时会将索引视为索引,获取该索引对应数据。...1.5.3.2 使用分层索引访问数据 掌握分层索引使用方式,可以通过[]、loc和iloc访问Series类对象和DataFrame类对象数据 pandas中除了可以通过简单单层索引访问数据外,

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Pandas 秘籍:1~5

第 1 章,“Pandas 基础”中“了解数据类型”秘籍具有包含所有 Pandas 数据类型表。 工作原理 读入电影数据集,并使用电影标题标记每一。...,我们可以使用dropna方法删除所有缺少 9 个种族百分比所有。...步骤 3 中dropna方法具有how参数,该参数默认为字符串any,但也可以更改为all。 设置为any时,它将删除包含一个或多个缺失值。 设置为all时,它仅删除缺少所有。...选择快捷方式仅包含索引运算符本身。 这只是显示 Pandas 其他功能捷径,但索引运算符主要功能实际上是选择数据帧列。 如果要选择,则最好使用.iloc或.loc,因为它们是明确。...步骤 3 使用此掩码数据帧删除包含所有缺失值。 步骤 4 显示了如何使用布尔索引执行相同过程。 在数据分析过程中,持续验证结果非常重要。 检查序列和数据帧相等性是一种非常通用验证方法。

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Python科学计算之Pandas

实际上,Pandas同样有标签化操作。这些标签可以是数字或是其他标签。获取行数据方法也取决于这些标签类型。 如果你有数字索引,你可以使用iloc引用他们: ?...这意味着我们不可以使用iloc索引这些列了。这种情况该如何?我们使用loc。 ? 这里,loc和iloc一样会返回你所索引行数据一个series。...事实上,ix是一个字符串标签索引方法,但是它同样支持数字标签索引作为它备选。 ? 正如loc和iloc,上述代码将返回一个series包含你所索引数据。...你也可以输入任何你喜欢东西,例如一个0。我们也可以使用函数dropna(how=’any’)来删除所有的带有NaN。然而在这个例子里,它可能会把所有东西都删了,所以我们没有这样做。 ?...部分内容会有所改动,版权归原作者所有,如来源信息有误或侵犯权益,请联系我们删除或授权事宜。

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Day4.利用Pandas做数据处理

['a','c']]) # 标签下标 print( sel[[1,3]]) # 位置下标 # 使用切片获取数据 print(sel[1:3]) # 位置切片,左包含右不包含 print(sel['b'...除了DataFrame自身所带有的取数方法,我们还补充了常见两个取数方法,.loc()按照标签取值,.iloc()通过位置取值,使用起来更为方便。...(drop=False 指定列作为索引列同时保留指定列数据不删除,默认是不保留) result = df3.set_index('S',drop=False) result.index.name=...''' drop(lables,axis,inplace) lables:要删除数据标签 axis:0表示删除,1表示删除列,默认0 inplace:是否在当前df中执行此操作 ''' df3 =...df) ''' 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 NaN NaN 2.0 2 NaN NaN NaN 3 8.0 8.0 NaN ''' # 滤除所有包含

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Pandas入门教程

) axis表示轴向,axis=1,表示纵向(删除一列) 2.3 索引操作 loc loc主要是基于标签(label),包括标签(index)和列标签(columns),即行名称和列名称,可以使用df.loc...使用整数 data.iloc[2] # 取出索引为2那一 2. 使用列表或数组 data.iloc[:5] 3....切片对象 data.iloc[:5,:4] # 以,分割,前面切片5,后面切片4列 常见方法就如上所示。...ignore_index: 布尔值,默认为 False。如果为 True,则不要使用串联轴上索引值。结果轴将被标记为 0, …, n - 1。...生成分层索引中级别的名称。 verify_integrity: 布尔值,默认为 False。检查新串联轴是否包含重复项。相对于实际数据串联,这可能非常昂贵。 copy: 布尔值,默认为真。

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python dropna()用法「建议收藏」

‘any’指带缺失值所有/列;’all’指清除一整行/列都是缺失值/列 thresh: int,保留含有int个非nan值 subset: 删除特定列中包含缺失值或列 inplace...: 默认False,即筛选后数据存为副本,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...=np.nan print(df) 结果: df=df.dropna()#删除所有包含NaN,相当于参数全部默认 #df=df.dropna(axis=0,how=‘any’,thresh...=None,subset=None,inplace=False) print(df) 结果: df=df.dropna(axis=1)#删除所有包含NaN列 print(df) 结果...df=df.dropna(subset=[0, 2]) #删除列索引0,2中包含nan,字符串要加引号 print(df) 结果: 写了这么久代码,现在才想起来整理,如有错误欢迎大家指正

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机器学习库:pandas

和DataFrame,在机器学习中主要使用DataFrame,我们也重点介绍这个 DataFrame dataframe是一个二维数据结构,常用来处理表格数据 使用代码 import pandas as...= {"a": [1, 3, 5, 3], "b": [3, 4, 2, 1]} p = pd.DataFrame(a, index=None) print(p) dataframe是一个二维表格,包含与列信息...数据选取 iloc 我觉得pandas里面选取数据一个很通用方法是iloc pd.iloc[序号, 列序号] iloc参数用逗号隔开,前面是序号,后面是列序号 import pandas...不指定默认值是前5 describe describe方法可以描述表格所有数字特征,中位数,平均值等 import pandas as pd a = {"a": [1, 3, 5, 3...,我们使用list函数把它转化成列表然后打印出来,可以看到成功分组了,我们接下来会讲解如何使用聚合函数求和 聚合函数agg 在上面的例子中我们已经分好了组,接下来我们使用agg函数来进行求和,agg函数接收参数是一个函数

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