首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何从Pandas dataframe中删除记录,但保留异常?

在Pandas中,可以使用条件筛选的方式从DataFrame中删除记录,但保留异常。具体步骤如下:

  1. 首先,需要导入Pandas库并读取数据到DataFrame中。例如,可以使用以下代码读取名为df的DataFrame:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
  1. 接下来,根据特定的条件筛选出需要删除的记录。条件可以是基于某一列的数值或文本进行判断。例如,假设我们要删除"score"列中小于60的记录,可以使用以下代码:
代码语言:txt
复制
condition = df['score'] < 60
  1. 然后,使用筛选条件对DataFrame进行索引,获取需要删除的记录。例如,可以使用以下代码:
代码语言:txt
复制
records_to_delete = df[condition]
  1. 最后,使用drop()函数删除获取到的记录。需要设置inplace=True参数,以在原始DataFrame上进行修改。例如,可以使用以下代码:
代码语言:txt
复制
df.drop(records_to_delete.index, inplace=True)

完成以上步骤后,DataFrame中符合条件的记录将被删除,而异常记录将被保留。

需要注意的是,以上代码仅为示例,具体的筛选条件和数据文件路径需要根据实际情况进行修改。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据库TDSQL、腾讯云云服务器CVM、腾讯云对象存储COS等。你可以通过访问腾讯云官方网站获取更多产品信息和文档链接。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据导入与预处理-第5章-数据清理

重复值主要有两种处理方式:删除和保留,其中删除重复值是比较常见的方式,其目的在于保留唯一的数据记录。...缺失值的常见处理方式有三种:删除缺失值、填充缺失值和插补缺失值,pandas中为每种处理方式均提供了相应的方法。...--删除全部的重复值 # 删除重复值 # 删除全部的重复值 df.drop_duplicates() 输出为: 删除全部的重复值,但保留最后一次出现的值: # 删除重复值|指定 # 删除全部的重复值...,但保留最后一次出现的值 df.drop_duplicates(keep = 'last') 输出为: 2.3 异常值处理 2.3.1 异常值的检测 异常值的检测可以采用 3σ原则 和 箱形图检测...,该值的范围通常为小于Q1 – 1.5IQR或大于Q3 + 1.5IQR 为了能够直观地从箱形图中查看异常值,pandas中提供了两个绘制箱形图的函数:plot()和boxplot(),其中plot

4.5K20

python数据科学系列:pandas入门详细教程

,仅支持一维和二维数据,但数据内部可以是异构数据,仅要求同列数据类型一致即可 numpy的数据结构仅支持数字索引,而pandas数据结构则同时支持数字索引和标签索引 从功能定位上看: numpy虽然也支持字符串等其他数据类型.../最后一行/无保留,例如keep=first意味着在存在重复的多行时,首行被认为是合法的而可以保留 删除重复值,drop_duplicates,按行检测并删除重复的记录,也可通过keep参数设置保留项。...由于该方法默认是按行进行检测,如果存在某个需要需要按列删除,则可以先转置再执行该方法 异常值,判断异常值的标准依赖具体分析数据,所以这里仅给出两种处理异常值的可选方法 删除,drop,接受参数在特定轴线执行删除一条或多条记录...,可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 替换,replace,非常强大的功能,对series或dataframe中每个元素执行按条件替换操作,还可开启正则表达式功能 2 数值计算 由于pandas...,要求每个df内部列名是唯一的,但两个df间可以重复,毕竟有相同列才有拼接的实际意义) merge,完全类似于SQL中的join语法,仅支持横向拼接,通过设置连接字段,实现对同一记录的不同列信息连接,支持

15K20
  • 删除重复值,不只Excel,Python pandas更行

    因此,我们将探讨如何使用Python从数据表中删除重复项,它超级简单、快速、灵活。 图1 准备用于演示的数据框架 可以到完美Excel社群下载示例Excel电子表格以便于进行后续操作。...第3行和第4行包含相同的用户名,但国家和城市不同。 删除重复值 根据你试图实现的目标,我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是:从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。...我们将了解如何使用不同的技术处理这两种情况。 从整个表中删除重复项 Python提供了一个方法.drop_duplicates()可以帮助我们轻松删除重复项!...图3 在上面的代码中,我们选择不传递任何参数,这意味着我们检查所有列是否存在重复项。唯一完全重复的记录是记录#5,它被丢弃了。因此,保留了第一个重复的值。...图4 这一次,我们输入了一个列名“用户姓名”,并告诉pandas保留最后一个的重复值。现在pandas将在“用户姓名”列中检查重复项,并相应地删除它们。

    6.1K30

    灰太狼的数据世界(三)

    一期我们了解了Pandas里面Series数据结构,了解了如何创建修改,清理Series,也了解了一些统计函数,例如方差,标准差,峰度这些数学概念。...我们工作中除了手动创建DataFrame,绝大多数数据都是读取文件获得的,例如读取csv文件,excel文件等等,那下面我们来看看pandas如何读取文件呢?...3、去掉/删除缺失率高的列 添加默认值(fillna) 现在我们的数据中,年龄出现了异常值None,这个时候我们需要把None替换成标准的年龄值,我们假设研究对象的年龄平均在23左右,就把默认值设成23...) 我们也可以增加一些限制,在一行中有多少非空值的数据是可以保留下来的(在下面的例子中,行数据中至少要有 5 个非空值) df1.drop(thresh=5) 删除不完整的列(dropna) 我们可以上面的操作应用到列上...删除重复值(drop_duplicates) 表中难免会有一些重复的记录,这时候我们需要把这些重复的数据都删除掉。

    2.8K30

    Pandas图鉴(三):DataFrames

    这里需要注意,从二维NumPy数组中构建数据框架是一个默认的视图。这意味着改变原始数组中的值会改变DataFrame,反之亦然。此外,它还可以节省内存。...s.iloc[0],只有在没有找到时才会引发异常;同时,它也是唯一一个支持赋值的:df[...].iloc[0] = 100,但当你想修改所有匹配时,肯定不需要它:df[...] = 100。...垂直stacking 这可能是将两个或多个DataFrame合并为一个的最简单的方法:你从第一个DataFrame中提取行,并将第二个DataFrame中的行附加到底部。...merge 和 join 都有一种方法来解决这种模糊性,但语法略有不同(另外,默认情况下,merge会用'_x'、'_y'来解决,而连接会引发一个异常),你可以在下面的图片中看到: 总结一下: 在非索引列上进行合并连接...,连接要求 "right" 列是有索引的; 合并丢弃左边DataFrame的索引,连接保留它; 默认情况下,merge执行的是内连接,join执行的是左外连接; 合并不保留行的顺序,连接保留它们(有一些限制

    44420

    数据导入与预处理-课程总结-04~06章

    本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据,为预处理做好数据准备。...缺失值的常见处理方式有三种:删除缺失值、填充缺失值和插补缺失值,pandas中为每种处理方式均提供了相应的方法。...;'last '代表删除重复项,仅保留最后一次出现的数据项;'False’表示删除所有的重复项。...df.drop_duplicates() # 删除重复值|指定 # 删除全部的重复值,但保留最后一次出现的值 df.drop_duplicates(keep = 'last') 2.4 异常值处理...,该值的范围通常为小于Q1 – 1.5IQR或大于Q3 + 1.5IQR 为了能够直观地从箱形图中查看异常值,pandas中提供了两个绘制箱形图的函数:plot()和boxplot(),其中plot

    13.1K10

    针对SAS用户:Python数据分析库pandas

    注意DataFrame的默认索引(从0增加到9)。这类似于SAS中的自动变量n。随后,我们使用DataFram中的其它列作为索引说明这。...thresh参数允许您指定要为行或列保留的最小非空值。在这种情况下,行"d"被删除,因为它只包含3个非空值。 ? ? 可以插入或替换缺失值,而不是删除行和列。....在删除缺失行之前,计算在事故DataFrame中丢失的记录部分,创建于上面的df。 ? DataFrame中的24个记录将被删除。...记录删除部分为0.009% 除了错误的情况,.dropna()是函数是静默的。我们可以在应用该方法后验证DataFrame的shape。 ?...从技术架构师开始,最近担任顾问,他建议企业领导如何培养和成本有效地管理他们的分析资源组合。最近,这些讨论和努力集中于现代化战略,鉴于行业创新的增长。

    12.1K20

    Pandas和Numpy的视图和拷贝

    异常的示例 首先,来看一看刚才说的Pandas中有可能爆出的SettingWithCopyWarning异常。...Pandas中的视图和拷贝 Pandas中也有视图和拷贝,用DataFrame对象的.copy()方法,可以分别创建视图和拷贝,区别在于参数的配置,如果deep=False,则为视图,如果deep=True...当你有一个很大的原始数组,但只需要其中的一小部分时,你可以在切片后调用' .copy() ',并用' del '语句删除指向原始数组的变量。通过这种方式,您保留了副本,并从内存中删除了原始数组。...通过这种方式,您保留了副本,并从内存中删除了原始数组,可以尽可能节省内存。 切片返回的是视图,但是,索引则不同了。下面演示,使用列表作为索引,得到了原始数组的拷贝。...从异常信息中,可以看到修改提示。

    3.1K20

    只需七步就能掌握Python数据准备

    维基百科将数据清洗定义为:   它是从记录集、表或者数据库检测和更正(或删除)损坏或不正确的记录的过程。指的是识别数据的不完整、不正确、不准确或不相关的部分,然后替换、修改或删除它们。...此外,你可以从技术处理中想到,更多用于从数据集中确定缺失值的统计方法。但列出的方法都是可靠的,经过验定的和常用的方法。...• 如何处理您的数据中的缺失值:第一部分,雅各布•约瑟夫 • 如何处理您的数据中的缺失值:第二部分,雅各布•约瑟夫 步骤4:处理异常值(Dealing with Outliers) 你能找到异常吗?...关于处理异常值的一些讨论: • 异常值:掉落或不掉落 The Analysis Factor • 从数据中移除异常值可以吗?...• 使用百分位数删除Pandas DataFrame中的异常值 Stack Overflow 步骤5:处理不平衡数据(Dealing with Imbalanced Data)   如果你的另一个强大的数据集缺少缺失值和异常值是由两个类组成

    1.7K71

    python数据分析——数据预处理

    缺失值删除 dropna() dropna函数是pandas库中的一个函数,用于从Series、DataFrame或Panel对象中删除缺失值。...四、异常值的检测和处理 检测异常值 query() query() 函数是pandas库中DataFrame对象的一个方法,用于按照一定的条件从DataFrame中筛选数据。...在该案例中,首先使用pandas库中的query方法查询数据中是否有异常值。然后通过boxplot方法检测异常值。 代码及运行结果如下: 下面以箱形图的方法来进行异常值检测。...示例 【例】对于上述业务数据work.csv,若已经检测出异常值,请问在此基础上,如何删除异常值? 关键技术:drop()方法。...drop:指示是否在新索引中保留原有的列。默认为True,表示将原有的列从DataFrame中删除。 append:指示是否将新的索引添加到原有的索引之后。默认为False,表示不添加。

    9410

    Python进阶之Pandas入门(三) 最重要的数据流操作

    在这里,我们可以看到每一列的名称、索引和每行中的值示例。 您将注意到,DataFrame中的索引是Title列,您可以通过单词Title比其他列稍微低一些的方式看出这一点。...我们将在下一讲中处理这个问题。 快速查看数据类型实际上非常有用。假设您刚刚导入了一些JSON,而这些整数被记录为字符串。你去做一些算术,发现一个“不支持的操作数”异常,因为你不能用字符串做算术。...在本例中,将DataFrames分配给相同的变量有点冗长。因此,pandas的许多方法上都有inplace关键参数。...由于我们在前面的例子中没有定义keep代码,所以它默认为first。这意味着如果两行是相同的,panda将删除第二行并保留第一行。使用last有相反的效果:第一行被删除。...当条件选择显示在下面时,您将看到如何做到这一点。

    2.7K20

    2020年入门数据分析选择Python还是SQL?七个常用操作对比!

    中,我们可以使用SELECT语句从表选择数据,结果被存储在一个结果表中,语法如下: SELECT column_name,column_name FROM table_name; 如果不想显示全部的记录...而在pandas中,我们可以通过将列名列表传递给DataFrame来完成列选择 ?...> 9; 在pandas中,我们选择应保留的行,而不是删除它们 tips = tips.loc[tips['tip'] <= 9] 五、分组 在pandas中,使用groupby()方法实现分组。...在pandas中的等价操作为 ? 注意,在上面代码中,我们使用size()而不是count() 这是因为count()将函数应用于每一列,并返回每一列中非空记录的数量!...上面是UNION ALL保留重复值,如果希望删除可以使用 drop_duplicates() ?

    3.6K31

    Python数据分析之数据预处理(数据清洗、数据合并、数据重塑、数据转换)学习笔记

    keep:删除重复项并保留第一次出现的项取值可以为 first、last或 False  ​ duplicated()方法用于标记 Pandas对象的数据是否重复,重复则标记为True,不重复则标记为False...检测出异常值后,通常会采用如下四种方式处理这些异常值 ​ a)直接将含有异常值的记录删除。 ​...how:可以从{‘left‘,’right’,’ outer‘,‘inner’}中任选一个,默认使用左连接的方式。...3.2 轴向旋转  ​ 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能,它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。 ...columns:用于创建新 DataFrame对象的列索引 values:用于填充新 DataFrame对象中的值。  4.

    5.5K00

    【机器学习数据预处理】数据准备

    记录重复   记录重复是指数据中某条记录的一个或多个属性的值完全相同。   ...表示重复时保留第几个数据。first:保留第一个。last:保留最后一个。false:只要有重复都不保留。默认为first inplace 接收bool。表示是否在原表上进行操作。...属性内容重复   属性内容重复是指数据中存在一个或多个属性名称不同,但数据完全相同。...dropna 删除对象中的空值 Pandas DataFrame.dropna(how=‘any’, inplace=False) how参数为删除空值的方式,默认为any,表示删除全部空值 (三)异常值处理...将含有异常值的记录直接删除这种方法简单易行,但缺点也很明显,在观测值很少的情况下,这种处理方式会造成样本量不足,可能会改变变量的原有分布,从而造成分析结果的不准确。

    10110

    数据分析之Pandas VS SQL!

    本文提供了一系列的示例,说明如何使用pandas执行各种SQL操作。 Pandas简介 Pandas把结构化数据分为了三类: Series,可以理解为一个一维的数组,只是index可以自己改动。...宝器带你画重点: subset,为选定的列做数据去重,默认为所有列; keep,可选择{'first', 'last', False},保留重复元素中的第一个、最后一个,或全部删除; inplace ,...常见的SQL操作是获取数据集中每个组中的记录数。 ? Pandas中对应的实现: ? 注意,在Pandas中,我们使用size()而不是count()。...DELETE(数据删除) SQL: ? Pandas: ?...总结: 本文从Pandas里面基本数据结构Dataframe的固定属性开始介绍,对比了做数据分析过程中的一些常用SQL语句的Pandas实现。

    3.2K20

    prophet outliers异常值

    以下,我们对之前例子中记录维基百科中R语言页面访问数的数据进行预测,但是我们造了一段问题数据(2010-01到2010-05都是5,2010-06到2011-01都是8,2010-06-01为6.76272950693188...Prophet能够处理历史数据中的异常值,但只能通过趋势变化来拟合它们。不确定性模型预计未来趋势变化的幅度与历史是相似的。 处理异常值的最佳方法是删除它们 - prophet对丢失数据是不影响的。...如果将历史数据的值设置NA为但在future里保留对应的日期,则Prophet将能提供其值的预测。...在上面的例子中,异常值扰乱了不确定性估计,但没有影响预测值yhat。情况并非总是如此,例如在以下示例中添加了异常值: df = pd.read_csv('....此例中,在2015年6月造了一组极端异常值的数据来扰乱季节性估计,因此它们将影响到预测的值。

    1.1K20

    Kaggle金牌得主的Python数据挖掘框架,机器学习基本流程都讲清楚了

    本文在翻译的同时删减了部分介绍性文字,并对结构进行了调整方便大家阅读,由于篇幅原因,本篇文章中并没有包含大段的代码,仅保留过程与结果。...用于提取特征中,可以从标题、家庭大小、姓氏中获得性别,如SES可以从医生或硕士来判断。因为这些变量已经存在,我们将利用它来查看title(如master)是否会产生影响。...有两种常用方法,即删除记录或使用合理的输入填充缺失值。不建议删除该记录,尤其是大部分记录,除非它确实代表不完整的记录。相反,最好估算缺失的值。定性数据的基本方法是估算使用模式。...开始清洗 完成这个步骤你需要对下面的Pandas功能有一定的了解 pandas.DataFrame pandas.DataFrame.info pandas.DataFrame.describe Indexing...and Selecting Data pandas.isnull pandas.DataFrame.sum pandas.DataFrame.mode pandas.DataFrame.copy pandas.DataFrame.fillna

    56620

    懂Excel就能轻松入门Python数据分析包pandas(五):重复值处理

    今天我们来看看 pandas 中是如何实现。 Excel 处理重复值 Excel 中直接提供了去除重复的功能,因此简单操作即可实现。...如下: - 功能卡"数据","数据工具"中有"删除重复项"按钮 - 接着可以选择以哪些列作为重复判断 > 除此之外,Excel 中还可以使用条件格式、高级筛选或函数公式实现差不多的功能 pandas...标记重复值 pandas 中同样提供一个简单方法标记出重复值,并且比 Excel 有更多灵活处理方式供你选择,我们来看看: - DataFrame.duplicated() ,生成是否为重复记录的布尔标记...如下: - 默认情况下,duplicated() 的 keep 参数为 "first",意思为"保留第一个" - 现在我们把 keep 设置为"last",那么保留最后一个,因此现在重复的行中的第一行被标记为...但是 pandas 中有直接的方法去除重复。如下: - 调用 DataFrame.drop_duplicates() ,即可去除重复 - 他的参数与规则与 duplicated 一模一样。

    1.4K20
    领券