Question

现在，我的代码会导出一个类似于

的CSV

 Keyword        Sum          Score     Observances
  Green           0           inf          1 
  Eggs            5            3           2
  And            10            5           3
  Ham             0           inf          4

我想要做的是是删除Sum列中包含0的所有行，并在得分下包含“inf”。

我现在的代码如下：

newlist = df1.join(s)
def func(x):
    return pd.Series({'Observances': len(x),'Sum': x.Conv.sum(),'Zero': len(x[x.Conv==0])})
group = newlist.groupby(['Keyword']).apply(func).reset_index()
score = group.Sum / (group.Observances - group.Zero) 
group['Score'] = score

我试图用NaN替换所有的“inf”，然后使用Pandas函数删除它们，但这似乎不起作用（可能做错了）。我已经读过.filter函数可能是我正在寻找但仍然不确定。

非常感谢任何帮助！

Answer 1

基于我上面提供的代码，这个答案很简单，因为使用以下代码删除任何等于0的内容：

removal = group[group.Sum != 0]

或以下代码删除少于5的任何内容：

removal = group[group['Sum'] >= 5]

这解决了我的问题，因为＆＃34; inf＆＃34;取决于总和列中的0 - 通过删除一个我摆脱了两个

删除符合Pandas中某些数字标准的行（Python 3）

1 个答案: