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

根据分类列中的dinstit值的计数从pandas数据帧中删除所有行

,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库:
代码语言:txt
复制
import pandas as pd
  1. 创建一个示例的数据帧:
代码语言:txt
复制
data = {'分类': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A'],
        'dinstit': [1, 2, 1, 3, 2, 1],
        '数值': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 计算dinstit值的计数:
代码语言:txt
复制
count = df['dinstit'].value_counts()
  1. 根据dinstit值的计数删除所有行:
代码语言:txt
复制
df = df[~df['dinstit'].isin(count[count > 1].index)]

完整的代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

data = {'分类': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A'],
        'dinstit': [1, 2, 1, 3, 2, 1],
        '数值': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

count = df['dinstit'].value_counts()
df = df[~df['dinstit'].isin(count[count > 1].index)]

这段代码的作用是根据分类列中的dinstit值的计数,删除数据帧中所有dinstit值计数大于1的行。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

用过Excel,就会获取pandas数据框架中的值、行和列

在Excel中,我们可以看到行、列和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行和列的交集。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc的语法是df.loc[行,列],需要提醒行(索引)和列的可能值是什么?

19.2K60

对比Excel,Python pandas删除数据框架中的列

标签:Python与Excel,pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法,删除列与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。...准备数据框架 创建用于演示删除列的数据框架,仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。 图1 .drop()方法 与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除列。...如果要覆盖原始数据框架,则要包含参数inplace=True。 图2 del方法 del是Python中的一个关键字,可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。...如果我们需要保留许多列,必须键入计划保留的所有列名称,这可能需要大量键入。

7.2K20
  • 对比Excel,Python pandas删除数据框架中的行

    标签:Python与Excel,pandas 对于Excel来说,删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。...使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架中删除第三行(Harry Porter),pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。...如果设置为1,则表示列。 inplace:告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除行 图2 我们跳过了参数axis,这意味着将其保留为默认值0或行。...因此,我们正在删除索引值为“Harry Porter”的行。还要注意.drop()方法还返回结果数据框架。现在是有趣的部分,让我们看看数据框架df,它并没有改变!...这次我们将从数据框架中删除带有“Jean Grey”的行,并将结果赋值到新的数据框架。 图6

    4.6K20

    pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...目录 1.loc方法 (1)读取第二行的值 (2)读取第二列的值 (3)同时读取某行某列 (4)读取DataFrame的某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)...读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...3, "B":"D"] 结果: (5)根据条件读取 # 读取第B列中大于6的值 data5 = data.loc[ data.B > 6] #等价于 data5 = data[data.B...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn

    10.1K21

    【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

    subset:用来指定特定的列,根据指定的列对数据框去重。默认值为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...从结果知,参数为默认值时,是在原数据的copy上删除数据,保留重复数据第一条并返回新数据框。 感兴趣的可以打印name数据框,删重操作不影响name的值。...从结果知,参数keep=False,是把原数据copy一份,在copy数据框中删除全部重复数据,并返回新数据框,不影响原始数据框name。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据框。 想要根据更多列数去重,可以在subset中添加列。...但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重,drop_duplicates函数无能为力。 如需处理这种类型的数据去重问题,参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

    20.5K31

    【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

    最近公司在做关联图谱的项目,想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值,两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。 一、举一个小例子 在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...二、基于两列删除数据框中的重复值 1 加载数据 # coding: utf-8 import os #导入设置路径的库 import pandas as pd #导入数据处理的库...由于原始数据是从hive sql中跑出来,表示商户号之间关系的数据,merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。 三、把代码推广到多列 解决多列组合删除数据框中重复值的问题,只要把代码中取两列的代码变成多列即可。

    14.7K30

    如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列?

    Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。...在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递,而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中,我们创建了一个空数据帧。...然后,我们在数据帧后附加了 2 列 [“罢工率”、“平均值”]。 “罢工率”列的列值作为系列传递。“平均值”列的列值作为列表传递。列表的索引是列表的默认索引。

    28030

    Pandas 秘籍:1~5

    通过名称选择列是 Pandas 数据帧的索引运算符的默认行为。 步骤 3 根据类型(离散或连续)以及它们的数据相似程度,将所有列名称整齐地组织到单独的列表中。...由于数据帧中有九列,因此每所学校的缺失值最大数目为九。 许多学校缺少每一列的值。 步骤 3 删除所有值均缺失的行。...逗号左侧的选择始终根据行索引选择行。 逗号右边的选择始终根据列索引选择列。 不必同时选择行和列。 步骤 2 显示了如何选择所有行和列的子集。 冒号表示一个切片对象,该对象仅返回该维度的所有值。...步骤 3 使用此掩码的数据帧删除包含所有缺失值的行。 步骤 4 显示了如何使用布尔索引执行相同的过程。 在数据分析过程中,持续验证结果非常重要。 检查序列和数据帧的相等性是一种非常通用的验证方法。...列表中未明确指定布尔值的其余行和列将被删除。

    37.6K10

    Python pandas十分钟教程

    import pandas as pd pandas在默认情况下,如果数据集中有很多列,则并非所有列都会显示在输出显示中。...df['Contour'].isnull().sum():返回'Contour'列中的空值计数 df['pH'].notnull().sum():返回“pH”列中非空值的计数 df['Depth']....unique():返回'Depth'列中的唯一值 df.columns:返回所有列的名称 选择数据 列选择:如果只想选择一列,可以使用df['Group']....下面的代码将平方根应用于“Cond”列中的所有值。 df['Cond'].apply(np.sqrt) 数据分组 有时我们需要将数据分组来更好地观察数据间的差异。...Pandas中提供以下几种方式对数据进行分组。 下面的示例按“Contour”列对数据进行分组,并计算“Ca”列中记录的平均值,总和或计数。

    9.8K50

    numpy和pandas库实战——批量得到文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最值

    通常我们通过Python来处理数据,用的比较多的两个库就是numpy和pandas,在本篇文章中,将分别利用两个库来进行操作。...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法,便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?...6、通过numpy库求取的结果如下图所示。 ? 通过该方法,也可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。.../小结/ 本文基于Python,使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件,并求取文件中第一列数据的最大值和最小值,当然除了这两种方法之外,肯定还有其他的方法也可以做得到的,欢迎大家积极探讨

    9.5K20

    Python入门之数据处理——12种有用的Pandas技巧

    ◆ ◆ ◆ 我们开始吧 从导入模块和加载数据集到Python环境这一步开始: ? # 1–布尔索引 如果你想根据另一列的条件来筛选某一列的值,你会怎么做?...在利用某些函数传递一个数据帧的每一行或列之后,Apply函数返回相应的值。该函数可以是系统自带的,也可以是用户定义的。举个例子,它可以用来找到任一行或者列的缺失值。 ? ?...在这里,我定义了一个通用的函数,以字典的方式输入值,使用Pandas中“replace”函数来重新对值进行编码。 ? ? 编码前后计数不变,证明编码成功。。...# 12–在一个数据帧的行上进行迭代 这不是一个常用的操作。毕竟你不想卡在这里,是吧?有时你可能需要用for循环迭代所有的行。例如,我们面临的一个常见问题是在Python中对变量的不正确处理。...数值类型的名义变量被视为数值 2. 带字符的数值变量(由于数据错误)被认为是分类变量。 所以手动定义变量类型是一个好主意。如果我们检查所有列的数据类型: ? ?

    5K50

    Pandas数据探索分析,分享两个神器!

    在使用 pandas 进行数据分析时,进行一定的数据探索性分析(EDA)是必不可少的一个步骤,例如常见统计指标计算、缺失值、重复值统计等。...只需使用pip install pandas_profiling即可安装,在导入数据之后使用df.profile_report()一行命令即可快速生成描述性分析报告 可以看到,除了之前我们需要的一些描述性统计数据...,该报告还包含以下信息: “ 类型推断:检测数据帧中列的数据类型。...,为所有数据类型提供最大的信息。...类型推断 自动检测数字、分类和文本特征,可选择手动覆盖 概要信息 类型、唯一值、缺失值、重复行、最常见值 数值分析:最小值/最大值/范围、四分位数、平均值、众数、标准偏差、总和、中值绝对偏差、变异系数、

    1.3K31

    Pandas数据探索分析,分享两个神器!

    在使用 pandas 进行数据分析时,进行一定的数据探索性分析(EDA)是必不可少的一个步骤,例如常见统计指标计算、缺失值、重复值统计等。...只需使用pip install pandas_profiling即可安装,在导入数据之后使用df.profile_report()一行命令即可快速生成描述性分析报告 可以看到,除了之前我们需要的一些描述性统计数据...,该报告还包含以下信息: “ 类型推断:检测数据帧中列的数据类型。...,为所有数据类型提供最大的信息。...类型推断 自动检测数字、分类和文本特征,可选择手动覆盖 概要信息 类型、唯一值、缺失值、重复行、最常见值 数值分析:最小值/最大值/范围、四分位数、平均值、众数、标准偏差、总和、中值绝对偏差、变异系数、

    1.6K20

    Pandas 学习手册中文第二版:1~5

    以下显示Missoula列中大于82度的值: 然后可以将表达式的结果应用于数据帧(和序列)的[]运算符,这仅导致返回求值为True的表达式的行: 该技术在 pandas 术语中称为布尔选择,它将构成基于特定列中的值选择行的基础...代替单个值序列,数据帧的每一行可以具有多个值,每个值都表示为一列。 然后,数据帧的每一行都可以对观察对象的多个相关属性进行建模,并且每一列都可以表示不同类型的数据。...创建数据帧期间的行对齐 选择数据帧的特定列和行 将切片应用于数据帧 通过位置和标签选择数据帧的行和列 标量值查找 应用于数据帧的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例...-2e/img/00206.jpeg)] 删除列 可以使用数据帧的del关键字或.pop()或.drop()方法从DataFrame中删除列。...-2e/img/00223.jpeg)] 使用切片删除行 切片可用于从数据帧中删除记录。

    8.3K10

    【数据分析】数据缺失影响模型效果?是时候需要missingno工具包来帮你了!

    这将返回一个表,其中包含有关数据帧的汇总统计信息,例如平均值、最大值和最小值。在表的顶部是一个名为counts的行。在下面的示例中,我们可以看到数据帧中的每个特性都有不同的计数。...这提供了并非所有值都存在的初始指示。 我们可以进一步使用.info()方法。这将返回数据帧的摘要以及非空值的计数。 从上面的例子中我们可以看出,我们对数据的状态和数据丢失的程度有了更简明的总结。...它可以通过调用: msno.bar(df) 在绘图的左侧,y轴比例从0.0到1.0,其中1.0表示100%的数据完整性。如果条小于此值,则表示该列中缺少值。 在绘图的右侧,用索引值测量比例。...这是在条形图中确定的,但附加的好处是您可以「查看丢失的数据在数据框中的分布情况」。 绘图的右侧是一个迷你图,范围从左侧的0到右侧数据框中的总列数。上图为特写镜头。...当一行的每列中都有一个值时,该行将位于最右边的位置。当该行中缺少的值开始增加时,该行将向左移动。 热图 热图用于确定不同列之间的零度相关性。换言之,它可以用来标识每一列之间是否存在空值关系。

    4.8K30

    精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

    以下代码行显示我们正在选择County列的值为Queens的行: zillow.loc[zillow.County=="Queens"] 现在,让我们根据不同列的值选择特定列的所有行。...您可以看到,现在我们已经用0填充了所有缺少的值,并且因此,所有列的计数已增加到数据集中记录总数。 另外,除了用0填充缺失值外,我们还可以用剩余的现有值的平均值填充它们。...在本节中,我们探讨了如何使用各种 Pandas 技术来处理数据集中的缺失数据。 我们学习了如何找出丢失的数据量以及从哪几列中查找。 我们看到了如何删除所有或很多记录丢失数据的行或列。...从 Pandas 数据帧中删除列 在本节中,我们将研究如何从 Pandas 的数据集中删除列或行。 我们将详细了解drop()方法及其参数的功能。...我们看到了如何处理 Pandas 中缺失的值。 我们探索了 Pandas 数据帧中的索引,以及重命名和删除 Pandas 数据帧中的列。 我们学习了如何处理和转换日期和时间数据。

    28.2K10
    领券