python-熊猫不删除符合条件的行和列

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python-熊猫不删除符合条件的行和列，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1613字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

我正在尝试建立一个回归模型,以便根据出现的单词来预测收视率(1-5)(回归本身并不一定表现良好,更多的是关于所采用的方法).
我使用以下代码创建了一个词频矩阵：

bow = df.Review2.str.split().apply(pd.Series.value_counts)

看起来像这样：

我现在有兴趣删除在整个评论中很少出现的列(单词).此外,我只想迭代不具有NaN的Rating值的评论(行).

这是我的尝试：

# Delete row if Rating less than 1
for index, row in df.iterrows():
    if (df.Rating[index] < 1):
        bow.drop(bow.index[index], axis=0, inplace = True)

# Delete column if word occurs less than 50 times
sum1 = bow.sum(axis=0)       
cntr = 0
for i in sum1:
    if (i < 50):
        bow.drop(bow.index[cntr], axis=1, inplace = True)
    cntr += 1

这似乎没有用,因为它使单词只出现一次.

编辑：

这是我的稀疏数据框,包含单词的出现.
Col->话;
行->句子(项目的评论)(我有1.5k项,因此有1.5k行)

     hi this are just some random words  I  don t      ...  zing  zingy zingzang    
0   1.0 NaN  1.0 1.0  1.0   NaN   NaN   NaN NaN NaN    ...  NaN    NaN    NaN   
1   NaN NaN  NaN NaN  NaN   NaN   NaN   NaN NaN NaN    ...  NaN    NaN    NaN       
2   NaN NaN  NaN NaN  NaN   NaN   NaN   NaN NaN NaN    ...  NaN    NaN    NaN   
3   NaN NaN  NaN NaN  NaN   NaN   NaN   NaN NaN NaN    ...  NaN    NaN    NaN   
4   NaN NaN  NaN NaN  NaN   NaN   NaN   NaN NaN 1.0    ...  NaN    NaN    NaN   

评分是我原始数据帧中的一列,其中包含[1,5]范围内的整数或NaN

解决方法:

您可以使用向量化运算,而不是手动迭代：

# filter out rows where Rating < 1
bow = bow[~(bow['Rating'] < 1)]

# filter out columns where sum < 50
bow = bow.loc[:, ~(bow.sum(0) < 50)]

或同时：

# filter rows and columns with Boolean series
bow = bow.loc[~(bow['Rating'] < 1), ~(bow.sum(0) < 50)]

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python-熊猫不删除符合条件的行和列全部内容，希望文章能够帮你解决python-熊猫不删除符合条件的行和列所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。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。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端