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！
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季（2012梦田复刻版）【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]