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Filename Name DOB Score PageNumber
11086 Ram 11 06 1930 6.4504585 1
11086 Ram 11 06 1930 6.4504585 2
11086 Ram 11 06 1930 6.4504585 1
81564 Kiran 11 06 1930 3.5517883 2
81564 Kiran 11 06 1930 3.5517883 33
81564 Kiran 11 06 1930 3.5517883 12
754133 peter 11 06 1930 2.5905614 1
754133 peter 11 06 1930 2.5905614 1
期望的输出
Filename Name DOB Score PageNumber
11086 Ram 11 06 1930 6.4504585 1
11086 Ram 11 06 1930 6.4504585 2
11086 Ram 11 06 1930 6.4504585 1
最佳答案
假设您只需要得分大于 3
df.query('Score > 3')
Filename Name DOB Score PageNumber
0 11086 Ram 11 06 1930 6.450458 1
1 11086 Ram 11 06 1930 6.450458 2
2 11086 Ram 11 06 1930 6.450458 1
3 81564 Kiran 11 06 1930 3.551788 2
4 81564 Kiran 11 06 1930 3.551788 33
5 81564 Kiran 11 06 1930 3.551788 12
假设你想按标准差的倍数过滤
df[df.Score > (df.Score.mean() - 1 * df.Score.std())]
Filename Name DOB Score PageNumber
0 11086 Ram 11 06 1930 6.450458 1
1 11086 Ram 11 06 1930 6.450458 2
2 11086 Ram 11 06 1930 6.450458 1
3 81564 Kiran 11 06 1930 3.551788 2
4 81564 Kiran 11 06 1930 3.551788 33
5 81564 Kiran 11 06 1930 3.551788 12
或者你可以只抓取等于最大值的行
df.query('Score == @df.Score.max()')
Filename Name DOB Score PageNumber
0 11086 Ram 11 06 1930 6.450458 1
1 11086 Ram 11 06 1930 6.450458 2
2 11086 Ram 11 06 1930 6.450458 1
或者
df[df.Score == df.Score.max()]
Filename Name DOB Score PageNumber
0 11086 Ram 11 06 1930 6.450458 1
1 11086 Ram 11 06 1930 6.450458 2
2 11086 Ram 11 06 1930 6.450458 1
关于python - 根据列的阈值删除行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46190318/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！