摘要在进行数据分析与清理中，我们可能常常需要在数据集中去掉某些异常值。具体来说，看看下面的例子。
0.导入我们需要使用的包
import pandas as pd
pandas是很常用的数据分析，数据处理的包。anaconda已经有这个包了，纯净版python的可以自行pip安装。
1.去掉某些具体值
数据集df中，对于属性appPlatform（最后一列），我们想删除掉取值为2的那些样本。如何做？非常简单。
import pandas as pd
df[(True-df['appPlatform'].isin([2]))]
当然，有时候我们需要去掉不止一个值，这个时候只需要在isin([]）的列表中添加。更具体来说，例如，对于appID这个属性，我们想去掉appID=278和appID=382的样本。
df[(True-df['appID'].isin([278,382]))]
另外，我们有时候并不只是考虑某一列，还需要考虑另外若干列的情况。例如，我们需要过滤掉appPlatform=2而且appID=278和appID=382的样本呢？非常简单。
df[(True-df['appID'].isin([278,382]))&(True-df['appPlatform'].isin([2]))]
其实，在这里我们看到，就是由两部分组成的，第一部分就是appID中等于278和382的，另外一部分就是appPlatform中等于2的。两者取逻辑关系 与（&）
2.过滤掉某个范围的值
上面我们是了解了如何取掉某个具体值，下面，我们要看看如何过滤掉某个范围的值。对于数据集df，我们想过滤掉creativeID（第一列）中ID值大于10000的样本。
df[df['creativeID']<=10000]
另外，如果要考虑多列的话，其实和上面一样，将两种情况做逻辑与（&）就可以，不过值得注意的是，每个条件要用括号()括起来。
以上所述是小编给大家介绍的pandas如何去掉、过滤数据集中的某些值或者某些行详解整合，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？
更新日志
- 孙悦.1996-伙伴【正大国际】【ＷAV+CUE】
- 纪钧瀚《钢琴阅读时光 雨中书店聆听轻音乐》[FLAC/分轨][399.62MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[320K/MP3][87.4MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[FLAC/分轨][184.94MB]
- 陈慧娴.2018-Priscilla-Ism演唱会3CD（2024环球红馆40复刻系列）【环球】【WAV+CUE】
- 郑秀文.1999-我应该得到（国）【华纳】【WAV+CUE】
- 陈家慧.2011-钢琴酒吧2CD【龙吟唱片】【WAV+CUE】
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[320K/MP3][45.01MB]
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[FLAC/分轨][109.13MB]
- 赞多《序章》[320K/MP3][45.54MB]
- 许巍.2004-每一刻都是崭新的【步升大风】【WAV+CUE】
- 群星.2024-四方馆影视原声带【韶愔音乐】【FLAC分轨】
- 陈雷.1997-安锁咧【金圆唱片】【WAV+CUE】
- 关淑怡.2013-MY.FAVORITE.SK.3CD【环球】【WAV+CUE】
- Sweety.2006-花言乔语【丰华】【WAV+CUE】