1.删除单列 df.drop('columns_name', axis=1)# 注意此处 axis参数为1 2.删除多列 df.drop(df.columns[1:3], axis=1, inplace=True)
其中的drop方法是一个常用的函数,用于删除DataFrame中的行或列。 要使用drop方法,我们需要指定要删除的行或列的标签,并通过参数axis来确定是删除行还是列。默认情况下,axis的取值为0,表示删除行;当axis的取值为1时,表示删除列。 下面让我们来看几个使用drop方法的示例。 1.删除行 要删除DataFrame中的行,我们可以...
df.drop([0, 2], inplace=True) print(df) ``` 输出结果为: ``` A B D 4 5 9 9 ``` 可以看到,第0行和第2行已经被成功删除了,并且修改是在原DataFrame上进行的。 drop方法是一个非常有用的DataFrame操作方法,可以帮助我们快速删除不需要的行或列。在使用时,我们需要注意labels、axis、index、column...
df=df.drop(['学号','语文'],axis=1) df=df.drop([1,2],axis=0)
在Dataframe中,可以通过Drop列操作删除某一列数据。Drop操作可以使得Dataframe中的列数量减少,从而减小内存消耗。使用Drop操作时,需要指定要删除的列名或列索引。 Create列操作可以在Dataframe中添加新的列。通过Create操作,可以根据已有的列进行计算,生成新的列。这样可以方便地进行复杂的数据转换和派生。
pandas.DataFrame.drop() DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 参数: labels:要删除行、列的名字。 axis:默认为0,指删除行;axis=1指删除列。 index:直接指定要删除的行。
本文将深入探究dataframe的drop函数,包括其用法、参数和常见应用场景。 2. drop函数是pandas库中针对数据框架的一个重要方法,用于删除数据框架中的指定行和列。其基本语法如下: ```python DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) ``` 其中,参数labels为要删除的行或列的...
dataframedrop函数 pandas dataframedrop()函数是Pandas提供的一个主要功能, 它可以从数据框中删除指定的行或列，官方文档上称它是“从数据帧中删除一个或多个指定的列”。该函数的定义如下：dataframedrop(labels,axis=0,index=None,columns=None,inplace=False,errors=）1. 介绍 dataframedrop()函数是Pandas提供的...
df=df.drop(["age"],axis=1)print(df) 删除效果: drop函数index参数测试 删除行,这里index=[0,1,2]删除前三行 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame({'name':['张丽华','李诗诗','王语嫣','赵飞燕','阮玲玉'],'sex':['girl','...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep=‘first’, inplace=False) 参数 subset: 列标签,可选 keep: {‘first’, ‘last’, False}, 默认值 ‘first’ first: 删除第一次出现的重复项。 last: 删除重复项,除了最后一次出现。 False: 删除所有重复项。 inplace:布尔值,默认为 False,是否删除重复项或...