Question

我是编程和Python3 / Pandas的新手。

我已经将一个csv文件写入了dF并使用了pandas和numpty。 dF包含一系列列，A，B，C等，以及数千行数据（不是全部数字）。我想从数据框中删除所有“未知”的实例。

我试过了：

dF = dF [dF ['A'！='未知']]

但它给了我一条错误信息。

Answer 1

您需要按boolean indexing过滤数据：

df = pd.DataFrame({'A':['a','unknown','b'],
                   'B':pd.date_range('2017-01-01', periods=3),
                   'C':[7,8,9],
                   'D':[1,3,5]})
print (df)
         A          B  C  D
0        a 2017-01-01  7  1
1  unknown 2017-01-02  8  3
2        b 2017-01-03  9  5

由于运算符优先级，您需要在大括号中包含多个条件，如果有多个条件，则使用按位和（&）和或（|）运算符：

df1 = df[(df['A'] != 'unknown') & (df['B'] > '2017-01-02')]
print (df1)
   A          B  C  D
2  b 2017-01-03  9  5

但如果需要稍后处理数据：

df1['C'] = df1['C'] + 1
print (df1)

正在尝试在DataFrame的切片副本上设置值。尝试使用.loc [row_indexer，col_indexer] = value而不是

问题是如果您稍后修改df1中的值，您会发现修改不会传播回原始数据（df）并且Pandas会发出警告。

解决方案是copy：

df1 = df[(df['A'] != 'unknown') & (df['B'] > '2017-01-02')].copy()
print (df1)
   A          B  C  D
2  b 2017-01-03  9  5

df1['C'] = df1['C'] + 1
print (df1)
   A          B  C  D
2  b 2017-01-03 10  5

Answer 2

你的意思是？

df = df[df['A'] != 'unknown']

或者您可以使用query()：

df = df.query('A != "unknown"')

我想删除所有行，结果某个列的结果“未知”

2 个答案: