


Comment supprimer des lignes d'un DataFrame Pandas en fonction d'une valeur de colonne ?
Suppression de données d'un DataFrame en fonction de la valeur de la colonne dans Pandas
Pandas fournit diverses méthodes pour manipuler les données dans un DataFrame. Une opération courante consiste à supprimer des lignes en fonction de critères spécifiques dans une colonne particulière. Ceci peut être réalisé efficacement en utilisant la solution fournie.
Le DataFrame manipulé contient une colonne appelée "line_race". Pour supprimer toutes les lignes où cette colonne a une valeur de 0, le processus en deux étapes suivant peut être utilisé :
-
Créer un masque booléen :
Utiliser l'opérateur de comparaison !=, un masque booléen est créé pour la colonne "line_race". Ce masque identifie les lignes où la valeur "line_race" n'est pas égale à 0 :mask = df["line_race"] != 0
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Filtrer le DataFrame à l'aide du masque :
Le masque booléen créé est utilisé pour filtrer le DataFrame, en ne conservant que les lignes où "line_race" n'est pas égal à 0. Cela supprime efficacement les lignes avec un Valeur "line_race" de 0.df = df[mask]
En exécutant ce processus en deux étapes, le DataFrame filtré résultant ne contiendra plus de lignes où la colonne "line_race" a une valeur de 0, répondant aux exigences décrites dans la description du problème.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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ToenSurepythonscriptsBeHavecorrectlyAcrossDevelopment, mise en scène et production, catégories de type: 1) EnvironmentVariblesForsImplesettings, 2) ConfigurationFilesForComplexsetups et3) dynamicloadingforadaptability.eachMethodoffersNebeneFitsAndreCeresca

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.


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