如何從 Pandas 資料框中刪除特定行?
從 Pandas 資料框中刪除特定行
在資料分析中,通常需要從資料框中刪除特定行。 Pandas 提供了一種簡單的方法來完成此任務,如下例所示。
考慮包含銷售資訊的資料框「df」:
<code class="python">df sales discount net_sales cogs STK_ID RPT_Date 600141 20060331 2.709 NaN 2.709 2.245 20060630 6.590 NaN 6.590 5.291 20060930 10.103 NaN 10.103 7.981 20061231 15.915 NaN 15.915 12.686 20070331 3.196 NaN 3.196 2.710 20070630 7.907 NaN 7.907 6.459</code>
要刪除行號為一個清單(例如,[1,2,4]),我們可以使用DataFrame. drop 函數。函數接受一個索引參數,它可以是一系列要刪除的標籤。在本例中,我們建立行號清單並將其轉換為Series:
<code class="python">import pandas as pd row_numbers = [1, 2, 4] index_to_drop = pd.Series(row_numbers)</code>
最後,我們將index_to_drop Series 傳遞給DataFrame.drop 函數:
<code class="python">df = df.drop(index=index_to_drop)</code>
產生的資料框將只包含row_numbers 清單中未指定的行:
<code class="python"> sales discount net_sales cogs STK_ID RPT_Date 600141 20060331 2.709 NaN 2.709 2.245 20061231 15.915 NaN 15.915 12.686 20070630 7.907 NaN 7.907 6.459</code>
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使用subprocess.run()可安全執行shell命令並捕獲輸出,推薦以列表傳參避免注入風險;2.需要shell特性時可設shell=True,但需警惕命令注入;3.使用subprocess.Popen可實現實時輸出處理;4.設置check=True可在命令失敗時拋出異常;5.簡單場景可直接鍊式調用獲取輸出;日常應優先使用subprocess.run(),避免使用os.system()或已棄用模塊,以上方法覆蓋了Python中執行shell命令的核心用法。

使用Seaborn的jointplot可快速可視化兩個變量間的關係及各自分佈;2.基礎散點圖通過sns.jointplot(data=tips,x="total_bill",y="tip",kind="scatter")實現,中心為散點圖,上下和右側顯示直方圖;3.添加回歸線和密度信息可用kind="reg",並結合marginal_kws設置邊緣圖樣式;4.數據量大時推薦kind="hex",用

使用httpx.AsyncClient可高效发起异步HTTP请求,1.基本GET请求通过asyncwith管理客户端并用awaitclient.get发起非阻塞请求;2.并发多个请求时结合asyncio.gather可显著提升性能,总耗时等于最慢请求;3.支持自定义headers、认证、base_url和超时设置;4.可发送POST请求并携带JSON数据;5.注意避免混用同步异步代码,代理支持需注意后端兼容性,适合用于爬虫或API聚合等场景。

字符串列表可用join()方法合併,如''.join(words)得到"HelloworldfromPython";2.數字列表需先用map(str,numbers)或[str(x)forxinnumbers]轉為字符串後才能join;3.任意類型列表可直接用str()轉換為帶括號和引號的字符串,適用於調試;4.自定義格式可用生成器表達式結合join()實現,如'|'.join(f"[{item}]"foriteminitems)輸出"[a]|[

pythoncanbeoptimizedFormized-formemory-boundoperationsbyreducingOverHeadThroughGenerator,有效dattratsures,andManagingObjectLifetimes.first,useGeneratorSInsteadoFlistSteadoflistSteadoFocessLargedAtasetSoneItematatime,desceedingingLoadeGingloadInterveringerverneDraineNterveingerverneDraineNterveInterveIntMory.second.second.second.second,Choos,Choos

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