首页 > 极客资料 博客日记
Python按条件删除Excel表格数据的方法
2024-08-09 14:00:04极客资料围观23次
这篇文章介绍了Python按条件删除Excel表格数据的方法,分享给大家做个参考,收藏极客之家收获更多编程知识
本文介绍基于Python语言,读取Excel表格文件,基于我们给定的规则,对其中的数据加以筛选,将不在指定数据范围内的数据剔除,保留符合我们需要的数据的方法。
首先,我们来明确一下本文的具体需求。现有一个Excel表格文件(在本文中我们就以.csv
格式的文件为例),如下图所示。
其中,Excel表格文件具有大量的数据,每一列表示某一种属性,每一行表示某一个样本;我们需要做的,就是对于其中的部分属性加以数据筛选——例如,我们希望对上图中第一列的数据进行筛选,将其中大于2
或小于-1
的部分选出来,并将每一个所选出的单元格对应的行直接删除;同时,我们还希望对其他的属性同样加以筛选,不同属性筛选的条件也各不相同,但都是需要将不符合条件的单元格所在的整行都删除。最终,我们保留下来的数据,就是符合我们需要的数据,此时我们需要将其保存为一个新的Excel表格文件。
明白了需求,我们即可开始代码的撰写;本文用到的具体代码如下所示。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Jun 7 15:40:50 2023
@author: fkxxgis
"""
import pandas as pd
original_file = "E:/01_Reflectivity/99_Model_Training/00_Data/02_Extract_Data/23_Train_model_NoH/Train_Model_1_NoH.csv"
result_file = "E:/01_Reflectivity/99_Model_Training/00_Data/02_Extract_Data/23_Train_model_NoH/Train_Model_1_NoH_New.csv"
df = pd.read_csv(original_file)
df = df[(df["inf"] >= -0.2) & (df["inf"] <= 18)]
df = df[(df["NDVI"] >= -1) & (df["NDVI"] <= 1)]
df = df[(df["inf_dif"] >= -0.2) & (df["inf_dif"] <= 18)]
df = df[(df["NDVI_dif"] >= -2) & (df["NDVI_dif"] <= 2)]
df = df[(df["soil"] >= 0)]
df = df[(df["inf_h"] >= -0.2) & (df["inf_h"] <= 18)]
df = df[(df["ndvi_h"] >= -1) & (df["ndvi_h"] <= 1)]
df = df[(df["inf_h_dif"] >= -0.2) & (df["inf_h_dif"] <= 18)]
df = df[(df["ndvi_h_dif"] >= -1) & (df["ndvi_h_dif"] <= 1)]
df.to_csv(result_file, index = False)
下面是对上述代码每个步骤的解释:
- 导入必要的库:导入了
pandas
库,用于数据处理和操作。 - 定义文件路径:定义了原始文件路径
original_file
和结果文件路径result_file
。 - 读取原始数据:使用
pd.read_csv()
函数读取原始文件数据,并将其存储在DataFrame对象df
中。 - 数据筛选:对DataFrame对象
df
进行多个条件的筛选操作,使用了逻辑运算符&
和比较运算符进行条件组合。例如,其中的第一行df["inf"] >= -0.2
和df["inf"] <= 18
就表示筛选出"inf"
列的值在-0.2
到18
之间的数据;第二行df["NDVI"] >= -1
和df["NDVI"] <= 1
则表示筛选出"NDVI"
列的值在-1
到1
之间的数据,以此类推。 - 保存结果数据:使用
to_csv()
函数将筛选后的DataFrame对象df
保存为新的.csv
文件,保存路径为result_file
,并设置index=False
以避免保存索引列。
当然,如果我们需要对多个属性(也就是多个列)的数据加以筛选,除了上述代码中的方法,我们还可以用如下所示的代码,较之前述代码会更方便一些。
result_df = result_df[(result_df["blue"] > 0) & (result_df["blue"] <= 1) &
(result_df["green"] > 0) & (result_df["green"] <= 1) &
(result_df["red"] > 0) & (result_df["red"] <= 1) &
(result_df["inf"] > 0) & (result_df["inf"] <= 1) &
(result_df["NDVI"] > -1) & (result_df["NDVI"] < 1) &
(result_df["inf_dif"] > -1) & (result_df["inf_dif"] < 1) &
(result_df["NDVI_dif"] > -2) & (result_df["NDVI_dif"] < 2) &
(result_df["soil"] >= 0) &
(result_df["NDVI_dif"] > -2) & (result_df["NDVI_dif"] < 2) &
(result_df["inf_h_dif"] > -1) & (result_df["inf_h_dif"] < 1) &
(result_df["ndvi_h_dif"] > -1) & (result_df["ndvi_h_dif"] < 1)]
上述代码可以直接对DataFrame对象加以一次性的筛选,不用每筛选一次就保存一次了。
运行本文提及的代码,我们即可在指定的结果文件夹下获得数据筛选后的文件了。
至此,大功告成。
版权声明:本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:jacktools123@163.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
标签:
相关文章
最新发布
- Nuxt.js 应用中的 prerender:routes 事件钩子详解
- 【问题解决】Tomcat由低于8版本升级到高版本使用Tomcat自带连接池报错无法找到表空间的问题
- 【FAQ】HarmonyOS SDK 闭源开放能力 —Vision Kit
- 六、Spring Boot集成Spring Security之前后分离认证流程最佳方案
- 《JVM第7课》堆区
- .NET 8 高性能跨平台图像处理库 ImageSharp
- 还在为慢速数据传输苦恼?Linux 零拷贝技术来帮你!
- 刚毕业,去做边缘业务,还有救吗?
- 如何避免 HttpClient 丢失请求头:通过 HttpRequestMessage 解决并优化
- 让性能提升56%的Vue3.5响应式重构之“版本计数”