Удаление строк по условию в DataFrame (Pandas)
Выдает ошибку
KeyError: ‘[False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, True, False, False, False, False, False, . и далее 600 значений
lower_limit_ot = 37.0
а значения в таблице во 2 столбце:
57.48
28.40
37.50
42.40
Кто-нибудь может помочь с этим вроде обращаюсь к значению и сравниваю его с переменной. Даже возвращается значение True|False, а drop не удаляет
94731 / 64177 / 26122
Регистрация: 12.04.2006
Сообщений: 116,782
Ответы с готовыми решениями:
Pandas, dataframe — добавление новых строк с сохранением результата прошлых расчетов
Здравствуйте спецы, помогите :'( Есть DataFrame: можно ли реализовать, чтобы при ручной смене.
Работа с dataframe. Удаление строк по условию. Получение минимальных значений
День добрый, господа программеры. Такой вопрос возник, у меня есть некий dataframe, в нем 10.
pandas подсчет количества по строкам в dataframe по условию
Добрый день, прошу помощи, нужно создать столбец который посчитает количество не нулевых дней в.
Удаление выбросов DataFrame (Pandas)
Требуется удалить выбросы из показателя, как это сделать я не знаю, поэтому пишу сюда..
531 / 309 / 76
Регистрация: 10.04.2012
Сообщений: 1,143
Записей в блоге: 2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
import pandas as pd d1 = '2012-02-26' t1 = pd.DataFrame(pd.date_range(d1, periods=5, freq='D')) t2 = pd.DataFrame(range(500, 505)) df = pd.concat([t1, t2], axis=1) df.columns = list('AB') df = df.set_index('A') print(df) # Удалить 29 февраля df = df.drop(df[(df.index.month==2) & (df.index.day==29)].index) print(df)
В аргументе drop обязательно должен быть индекс
87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь
Удаление строки из DataFrame. Библиотека Pandas
Как из датафрейма удалить определенную строку, которая не соответствующую условию. Пример: .
Дублирование строк в DataFrame pandas
Добрый день! Имеется ли простой способ продублировать строку DataFrame 5 раз подряд и это.
Pandas. Изменение значений Dataframe исходя из другого Dataframe
Добрый день. Прошу подсказать с реализаций следующего алгоритма: я загружаю из файла примерно.
Удаление строк в dataframe
Доброго времени суток! Возник вопрос. Есть 2 dataframe, в каждом dataframe 3 столбца. 1 — индекс, 2.
Удаление строк с определенными датами DataFrame
Добрый день! Подскажите пожалуйста как из DataFrame где есть даты в формате ‘%d.%m.%Y %H:%M:%S’.
Перестройка таблицы pandas с увеличением кол-ва строк по условию
Добрый день, столкнулся с проблемой, у меня большая таблица с разными параметрами, и мне надо.
Как удалить строки по индексу в Pandas (с примерами)
Вы можете использовать следующий синтаксис, чтобы удалить одну строку из pandas DataFrame по номеру индекса:
#drop first row from DataFrame df = df.drop (index= 0 ) И вы можете использовать следующий синтаксис, чтобы удалить несколько строк из pandas DataFrame по номерам индексов:
#drop first, second, and fourth row from DataFrame df = df.drop (index=[ 0 , 1 , 3 ]) Если ваш DataFrame имеет строки в качестве значений индекса, вы можете просто передать имена в виде строк для удаления:
df = df.drop (index=['first', 'second', 'third']) В следующих примерах показано, как на практике удалять строки по индексу.
Пример 1. Удаление одной строки по индексу
В следующем коде показано, как удалить вторую строку в кадре данных pandas:
import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #view DataFrame df team first last points 0 Mavs Dirk Nowitzki 26 1 Lakers Kobe Bryant 31 2 Spurs Tim Duncan 22 3 Cavs Lebron James 29 #drop second row from DataFrame df = df.drop (index= 1 ) #view resulting dataFrame df team first last points 0 Mavs Dirk Nowitzki 26 2 Spurs Tim Duncan 22 3 Cavs Lebron James 29 Пример 2. Удаление нескольких строк по индексу
Следующий код показывает, как удалить несколько строк в pandas DataFrame по индексу:
import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #view DataFrame df team first last points 0 Mavs Dirk Nowitzki 26 1 Lakers Kobe Bryant 31 2 Spurs Tim Duncan 22 3 Cavs Lebron James 29 #drop first, second, and fourth row from DataFrame df = df.drop (index=[ 0 , 1, 3 ]) #view resulting dataFrame df team first last points 2 Spurs Tim Duncan 22 Пример 3: удаление строк, когда индекс является строкой
В следующем коде показано, как удалять строки из кадра данных pandas по индексу, когда индекс представляет собой строку, а не число:
import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame(, index=['A', 'B', 'C', 'D']) #view DataFrame df team first last points A Mavs Dirk Nowitzki 26 B Lakers Kobe Bryant 31 C Spurs Tim Duncan 22 D Cavs Lebron James 29 #remove rows with index values 'A' and 'C' df = df.drop (index=['A', 'C']) #view resulting DataFrame df team first last points B Lakers Kobe Bryant 31 D Cavs Lebron James 29 Как удалить строку по индексу python
Удаляем строку/строки по значениям индекса c помощью Pandas :
import pandas # способ 1: df = df.drop(index=[128]) # способ 2: df = df.query("index not in [128]") # или: df = df.query("index != 128") Удалить строки в DataFrame удовлетворяющие условию
Как удалить строки в Pandas DataFrame, в которых значения в столбце STP == 1005092 ? Подробно: Я занимаюсь обработкой данных в Jupyter notebook : нормальное распределение, спектрограммы, гистограммы и тп. У меня есть 1500 тысячи проиндексированных массивов внутри одного файла (Индекс »STP»). Есть 2 массива которые не подходят по показаниям (явно выделяются из остальных 1498 значений), но проходят тест на нормальное распределение, из-за чего не фильтруются программой. Я пробовал команды data.STP.remove(1005072) , где семизначное число — это индекс массива, но все тщетно. Код:
cols = ['ttt','IK05','IK06','IK07','IK08','IK10','IK11','IK14','IK16','IK20','DA05','DA06','DA07','DA08','DA10','DA11','DA14','DA16', 'DA20', 'GZ1','GZ2','GZ3','GZ4', 'LLS', 'LLD', 'STP'] def lasread (fname): data = pd.read_table(fname, delim_whitespace = True,na_values = '-999.25', index_col=False) return data[cols] data = None for name in las: print(name) if data is None: data = lasread (name) else: data = pd.concat([data, lasread (name)]) ndata = data.STP.as_matrix(columns=None) df = data[cols] df1 = df.groupby('STP') df1.head() dfp = pd.DataFrame() for name, group in df1: k,p=stats.mstats.normaltest(group[5:-5]) dfp[name] = p d=dfp.transpose() d.columns = cols goodindex = d[d.IK20>0.05][d.DA20>0.05].index - отбраковка по СКО **data.STP.remove(1005072)** filtereddata = data[cols][data.STP == -39] for f in goodindex: a = data[cols][data.STP == f] filtereddata = pd.concat([filtereddata, a]) print(filtereddata) Отслеживать
149k 12 12 золотых знаков 59 59 серебряных знаков 132 132 бронзовых знака
задан 18 фев 2018 в 9:59
Георгий Москалев Георгий Москалев
73 1 1 золотой знак 1 1 серебряный знак 5 5 бронзовых знаков