解决方法是：data.drop(['label1','label2'],axis = 1, inplace = True)接下来，通过使用例如以...
则需要将这些变量名称写在一对中括号内(如['var1','var2','var3']);删除变量一定要设置axis参数为1,因为变量个数发生了变化(所以,借助于axis参数也可以删除观测行啦);inplace则表示是否原地修改,即是否直接将原表中的字段进行删除,这里设置为True,如果设置为False,则将删除变量的预览效果输出来,而非真正改变...
除了基本的删除行和列,drop函数还支持更多参数,例如inplace参数。设为True时,操作将在原始数据框上进行,而不是返回一个新的数据框。 示例3:使用inplace参数 以下是如何使用inplace=True来直接修改原始数据框: # 直接修改原始数据框,删除列'C'df.drop('C',axis=1,inplace=True)print("\n直接修改原始数据框,...
axis:指定设置名称的轴,其中 0 表示索引轴(默认),1 表示列轴。 inplace:是否原地修改当前对象,默认为 False。如果设置为 True,则不返回新对象。 返回值 该方法返回一个新对象,其中包含设置了新名称或标签的轴。 示例 importpandasaspd# 创建示例数据data={'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}df=pd.DataFrame...
[94, 14, 25, 47, 40, 47, 47, 45], [96, 69, 12, 61, 26, 50, 20, 33]], dtype=int64) 首先是在numpy数组拼接时,axis=1是指横向拼接,axis=0是指纵向拼接 而在pandas.DateFrame中,axis=1是指纵向的数据 df.drop(labels='Unnamed: 0',axis=1,inplace=True)...
df.rename_axis({x:yforx,yinzip(origin_fields,target_fields)},axis=1, inplace=True) # *** df.head(3) 没有***句运行结果为: 有***句运行结果为: 可以看到,其实就是把column名换了下而已,python中的 zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些...
I am working on network traffic classification using tf.keras. i want to drop a column name Label and set Label as Y and all other columns in X. I am using pandas. here is the code line: df =df.drop(['Label'], axis=1, inplace=True) I am ...
In pandas 0.15.2, DataFrame.interpolate( ... ) doesn't work with the keyword combination axis=1, method="time", inplace=True. It just returns the original DataFrame. import pandas as pd import numpy as np periods=5 idx = pd.date_range(start="2014-01-01", periods=periods) data = ...
要在其上执行重命名的轴(如果存在映射器参数而不存在索引或列,则此点很重要) copy TrueFalse 可选, 默认值 True。 是否还要复制基础数据 inplace TrueFalse 可选, 默认值 False。 可选, 默认值 False。 如果 True:操作在当前 DataFrame 上完成。如果 False:返回操作完成的副本...
drinks.drop("continent", axis = 1) # axis=1表示删除列 如果我们想删除index为3的这一行,我们可以: drinks.drop(3, axis = 0).head() # axis=0表示删除行 drop方法中还有个参数是inplace,缺省为False,如果设置为True则对原数据产生作用。