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Python Pandas –行インデックスを無限大でチェックして表示します


行インデックスを確認して表示するには、isinf()とany()を使用します。まず、必要なライブラリをそれぞれのエイリアスとともにインポートしましょう-

import pandas as pd
import numpy as np

リストの辞書を作成します。 Numpy np.infを使用して無限大の値を設定しました −

d = { "Reg_Price": [7000.5057, np.inf, 5000, np.inf, 9000.75768, 6000, 900, np.inf] }

上記のリストの辞書からDataFrameを作成する-

dataFrame = pd.DataFrame(d)

無限大の値を持つ行インデックスの取得-

indexNum = dataFrame.index[np.isinf(dataFrame).any(1)]

以下はコードです-

import pandas as pd
import numpy as np

# dictionary of list
d = { "Reg_Price": [7000.5057, np.inf, 5000, np.inf, 9000.75768, 6000, 900, np.inf] }

# creating dataframe from the above dictionary of list
dataFrame = pd.DataFrame(d)
print"DataFrame...\n",dataFrame

# checking for infinite values and displaying the count
count = np.isinf(dataFrame).values.sum()
print"\nInfinity values count...\n ",count

# getting row index with infinity values
indexNum = dataFrame.index[np.isinf(dataFrame).any(1)]
print"\nDisplay row indexes with infinite values...\n ",indexNum

出力

これにより、次の出力が生成されます-

DataFrame...
    Reg_Price
0 7000.505700
1         inf
2 5000.000000
3         inf
4 9000.757680
5 6000.000000
6  900.000000
7         inf

Infinity values count...
   3

Display row indexes with infinite values...
   Int64Index([1, 3, 7], dtype='int64')

  1. PythonPandas-データフレームのインデックスをマルチインデックスの形式で表示します

    データフレームのインデックスをマルチインデックスの形式で表示するには、dataframe.index()を使用します。まず、リストの辞書を作成しましょう- # dictionary of lists d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'], 'Date_of_purchase': ['2020-10-10', '2020-10-12

  2. Python-PandasDataFrameの列名と行インデックスを変更します

    Pandasは、Python標準ライブラリでは利用できないデータ分析のための多くの機能を提供するPythonライブラリです。そのような機能の1つは、データフレームの使用です。それらは、列と行を表す長方形のグリッドです。データフレームを作成するときに、列の名前を決定し、その後のデータ操作でそれらを参照します。ただし、データフレームの作成後に列の名前を変更する必要がある場合があります。この記事では、それを実現する方法を説明します。 rename()の使用 この方法を使用して列と行の両方のインデックスを変更できるため、これが最も推奨される方法です。古い値と新しい値をキーと値のペアのディクショナリ