如何删除包含单元格值等于熊猫标题的记录

发布于 2025-01-19 06:03:24 字数 420 浏览 2 评论 0原文

我已经阅读了此dataFrame(称为df):

”在此处输入图像描述

您可以看到的记录包含与标题相同的值(ltv 和年龄)。

我如何在大熊猫中放下这张唱片?

数据:

df = pd.DataFrame({'ltv':[34.56, 50, 'ltv', 12.3], 'age':[45,56,'age',45]})

I have read in this dataframe (called df):

enter image description here

As you can see there is a record that contains the same values as the header (ltv and age).

How do I drop that record in pandas?

Data:

df = pd.DataFrame({'ltv':[34.56, 50, 'ltv', 12.3], 'age':[45,56,'age',45]})

如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

扫码二维码加入Web技术交流群

发布评论

需要 登录 才能够评论, 你可以免费 注册 一个本站的账号。

评论(2

日暮斜阳 2025-01-26 06:03:24

检查与

out = df[~df.eq(df.columns).any(1)]
Out[203]: 
     ltv age
0  34.56  45
1     50  56
3   12.3  45

Check with

out = df[~df.eq(df.columns).any(1)]
Out[203]: 
     ltv age
0  34.56  45
1     50  56
3   12.3  45
完美的未来在梦里 2025-01-26 06:03:24

一种方法是将其过滤出来(假设字符串与它们所处的列名匹配):

out = df[df['ltv']!='ltv']

另一个可能是使用to_numeric + dropna

out = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').dropna()

output:oumptic

     ltv age
0  34.56  45
1     50  56
3   12.3  45

One way is to just filter it out (assuming the strings match the column name they are in):

out = df[df['ltv']!='ltv']

Another could be to use to_numeric + dropna:

out = df.apply(pd.to_numeric, errors='coerce').dropna()

Output:

     ltv age
0  34.56  45
1     50  56
3   12.3  45
~没有更多了~
我们使用 Cookies 和其他技术来定制您的体验包括您的登录状态等。通过阅读我们的 隐私政策 了解更多相关信息。 单击 接受 或继续使用网站,即表示您同意使用 Cookies 和您的相关数据。
原文