Python对Excel文件中不在指定区间内的数据加以去除的方法

本文介绍基于Python语言,读取Excel表格文件,基于我们给定的规则,对其中的数据加以筛选,将不在指定数据范围内的数据剔除,保留符合我们需要的数据的方法。

首先,我们来明确一下本文的具体需求。现有一个Excel表格文件(在本文中我们就以.csv格式的文件为例),如下图所示。

Python对Excel文件中不在指定区间内的数据加以去除的方法_第1张图片

其中,Excel表格文件具有大量的数据,每一列表示某一种属性每一行表示某一个样本;我们需要做的,就是对于其中的部分属性加以数据筛选——例如,我们希望对上图中第一列的数据进行筛选,将其中大于2或小于-1的部分选出来,并将每一个所选出的单元格对应的直接删除;同时,我们还希望对其他的属性同样加以筛选,不同属性筛选的条件也各不相同,但都是需要将不符合条件的单元格所在的整行都删除。最终,我们保留下来的数据,就是符合我们需要的数据,此时我们需要将其保存为一个新的Excel表格文件。

明白了需求,我们即可开始代码的撰写;本文用到的具体代码如下所示。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Jun  7 15:40:50 2023

@author: fkxxgis
"""

import pandas as pd

original_file = "E:/01_Reflectivity/99_Model_Training/00_Data/02_Extract_Data/23_Train_model_NoH/Train_Model_1_NoH.csv"
result_file = "E:/01_Reflectivity/99_Model_Training/00_Data/02_Extract_Data/23_Train_model_NoH/Train_Model_1_NoH_New.csv"

df = pd.read_csv(original_file)

df = df[(df["inf"] >= -0.2) & (df["inf"] <= 18)]
df = df[(df["NDVI"] >= -1) & (df["NDVI"] <= 1)]
df = df[(df["inf_dif"] >= -0.2) & (df["inf_dif"] <= 18)]
df = df[(df["NDVI_dif"] >= -2) & (df["NDVI_dif"] <= 2)]
df = df[(df["soil"] >= 0)]
df = df[(df["inf_h"] >= -0.2) & (df["inf_h"] <= 18)]
df = df[(df["ndvi_h"] >= -1) & (df["ndvi_h"] <= 1)]
df = df[(df["inf_h_dif"] >= -0.2) & (df["inf_h_dif"] <= 18)]
df = df[(df["ndvi_h_dif"] >= -1) & (df["ndvi_h_dif"] <= 1)]

df.to_csv(result_file, index = False)

下面是对上述代码每个步骤的解释:

  1. 导入必要的库:导入了pandas库,用于数据处理和操作。
  2. 定义文件路径:定义了原始文件路径original_file和结果文件路径result_file
  3. 读取原始数据:使用pd.read_csv()函数读取原始文件数据,并将其存储在DataFrame对象df中。
  4. 数据筛选:对DataFrame对象df进行多个条件的筛选操作,使用了逻辑运算符&和比较运算符进行条件组合。例如,其中的第一行df["inf"] >= -0.2df["inf"] <= 18就表示筛选出"inf"列的值在-0.218之间的数据;第二行df["NDVI"] >= -1df["NDVI"] <= 1则表示筛选出"NDVI"列的值在-11之间的数据,以此类推。
  5. 保存结果数据:使用to_csv()函数将筛选后的DataFrame对象df保存为新的.csv文件,保存路径为result_file,并设置index=False以避免保存索引列。

当然,如果我们需要对多个属性(也就是多个列)的数据加以筛选,除了上述代码中的方法,我们还可以用如下所示的代码,较之前述代码会更方便一些。

result_df = result_df[(result_df["blue"] > 0) & (result_df["blue"] <= 1) &
                              (result_df["green"] > 0) & (result_df["green"] <= 1) &
                              (result_df["red"] > 0) & (result_df["red"] <= 1) &
                              (result_df["inf"] > 0) & (result_df["inf"] <= 1) &
                              (result_df["NDVI"] > -1) & (result_df["NDVI"] < 1) &
                              (result_df["inf_dif"] > -1) & (result_df["inf_dif"] < 1) &
                              (result_df["NDVI_dif"] > -2) & (result_df["NDVI_dif"] < 2) &
                              (result_df["soil"] >= 0) &
                              (result_df["NDVI_dif"] > -2) & (result_df["NDVI_dif"] < 2) &
                              (result_df["inf_h_dif"] > -1) & (result_df["inf_h_dif"] < 1) &
                              (result_df["ndvi_h_dif"] > -1) & (result_df["ndvi_h_dif"] < 1)]

上述代码可以直接对DataFrame对象加以一次性的筛选,不用每筛选一次就保存一次了。

运行本文提及的代码,我们即可在指定的结果文件夹下获得数据筛选后的文件了。

至此,大功告成。

如果你对Python感兴趣,想要学习python,这里给大家分享一份Python全套学习资料,都是我自己学习时整理的,希望可以帮到你,一起加油!

有需要的小伙伴,可以V扫描下方二维码免费领取

Python对Excel文件中不在指定区间内的数据加以去除的方法_第2张图片

1️⃣零基础入门

① 学习路线

对于从来没有接触过Python的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
在这里插入图片描述

② 路线对应学习视频

还有很多适合0基础入门的学习视频,有了这些视频,轻轻松松上手Python~
在这里插入图片描述

③练习题

每节视频课后,都有对应的练习题哦,可以检验学习成果哈哈!
在这里插入图片描述

2️⃣国内外Python书籍、文档

① 文档和书籍资料

在这里插入图片描述

3️⃣Python工具包+项目源码合集

①Python工具包

学习Python常用的开发软件都在这里了!每个都有详细的安装教程,保证你可以安装成功哦!
在这里插入图片描述

②Python实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲代码,动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿!
在这里插入图片描述

③Python小游戏源码

如果觉得上面的实战案例有点枯燥,可以试试自己用Python编写小游戏,让你的学习过程中增添一点趣味!
在这里插入图片描述

4️⃣Python面试题

我们学会了Python之后,有了技能就可以出去找工作啦!下面这些面试题是都来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

上述所有资料 ⚡️ ,朋友们如果有需要的,可以扫描下方二维码免费领取
Python对Excel文件中不在指定区间内的数据加以去除的方法_第3张图片

你可能感兴趣的:(python,excel,开发语言,人工智能,数据库)