,可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]})
df[df == specific_value] = np.nan
其中,specific_value是要删除的特定值。
df = df.apply(lambda x: x.shift(-1))
df = df.dropna()
完整的代码如下:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15]})
specific_value = 3
df[df == specific_value] = np.nan
df = df.apply(lambda x: x.shift(-1))
df = df.dropna()
print(df)
这样,特定值就会被删除,并且每个单元格的值都向左移动了一个位置。
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