


Wie lösche ich effizient Zeilen aus einem Pandas-DataFrame basierend auf einem Spaltenwert?
DataFrame-Zeile in Pandas basierend auf dem Spaltenwert löschen
Problem:
Betrachten Sie einen Pandas-DataFrame mit einer Spalte namens line_race . Die Aufgabe besteht darin, alle Zeilen zu entfernen, in denen der Wert in der Spalte „line_race“ gleich 0 ist.
Effiziente Lösung:
Zum effizienten Entfernen von Zeilen basierend auf einem bestimmten Spaltenwert Führen Sie die folgenden Schritte aus:
-
Importieren Sie die Pandas Bibliothek:
import pandas as pd
Nach dem Login kopieren -
Erstellen Sie den DataFrame mit den angegebenen Daten:
data = { "line_race": [11, 11, 9, 10, 10, 9, 8, 9, 11, 8, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], "rating": [56, 67, 66, 83, 88, 52, 66, 70, 68, 72, 65, 70, 64, 70, 70, -1, -1, -1, -1, -1, 69, -1, -1, -1, -1], "rw": [1.000000, 1.000000, 1.000000, 0.880678, 0.793033, 0.636655, 0.581946, 0.518825, 0.486226, 0.446667, 0.164591, 0.142409, 0.134800, 0.117803, 0.113758, 0.109852, 0.098919, 0.093168, 0.083063, 0.075171, 0.048690, 0.045404, 0.039679, 0.034160, 0.030915], "wrating": [56.000000, 67.000000, 66.000000, 73.096278, 69.786942, 33.106077, 38.408408, 36.317752, 33.063381, 32.160051, 10.698423, 9.968634, 8.627219, 8.246238, 7.963072, -0.109852, -0.098919, -0.093168, -0.083063, -0.075171, 3.359623, -0.045404, -0.039679, -0.034160, -0.030915], "line_date": ["2007-03-31", "2007-03-10", "2007-02-10", "2007-01-13", "2006-12-23", "2006-11-09", "2006-10-22", "2006-09-29", "2006-09-16", "2006-08-30", "2006-02-11", "2006-01-13", "2006-01-02", "2005-12-06", "2005-11-29", "2005-11-22", "2005-11-01", "2005-10-20", "2005-09-27", "2005-09-07", "2005-06-12", "2005-05-29", "2005-05-02", "2005-04-02", "2005-03-13", "2004-11-09"] } df = pd.DataFrame(data)
Nach dem Login kopieren -
Filtern Sie den DataFrame mit der Methode query(), was schneller ist als die Verwendung der booleschen Indizierung:
df_filtered = df.query("line_race != 0")
Nach dem Login kopieren -
Alternativ Sie kann die Methode drop() verwenden, wobei der Inplace-Parameter auf True gesetzt ist:
df.drop(df.index[df['line_race'] == 0], inplace=True)
Nach dem Login kopieren - Der gefilterte DataFrame kann dann der ursprünglichen DataFrame-Variable oder einer neuen Variablen zugewiesen werden.
Der aktualisierte DataFrame enthält keine Zeilen mehr, in denen die Spalte „line_race“ gleich 0 ist.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie lösche ich effizient Zeilen aus einem Pandas-DataFrame basierend auf einem Spaltenwert?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
