df.drop('b', axis=1) # drop a column df.drop('b', axis='columns') # same df.drop(columns='b') # same df.drop(columns=['b']) # same # 输出 a c d e 0 0 2 3 4 1 5 7 8 9 2 10 12 13 14 3 15 17 18 19 4 20 22 23 24 这样就删除了一列,注意,删除之后,返回了...
df.drop('b', axis=1) # drop a column df.drop('b', axis='columns') # same df.drop(columns='b') # same df.drop(columns=['b']) df.drop('columns',axis=1,inplace='True') #改变原始数据 #同时删除多列数据 df1.drop(columns=['state_full_x','state_full_y'],inplace=True) 1...
.drop方法接受一个或一列列名，并删除行或列。对于行，我们设置参数axis=0，对于列，我们设置参数axis=...
In PySpark, we can drop one or more columns from a DataFrame using the .drop("column_name") method for a single column or .drop(["column1", "column2", ...]) for multiple columns.
A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 # 第一种方法下删除column一定要指定axis=1,否则会报错 >>> df.drop(['B', 'C']) ValueError: labels ['B' 'C'] not contained in axis #Drop rows >>>df.drop([0, 1]) A B C D 2 8 9 10 11 >>> df.drop(index=[0, 1]) A B C D 2 8 9 ...
df.drop('b', axis=1) # drop a column df.drop('b', axis='columns') # same df.drop(columns='b') # same df.drop(columns=['b']) # same # 输出 a c d e 0 0 2 3 4 1 5 7 8 9 2 10 12 13 14 3 15 17 18 19 ...
...UNDO中,因此不能通过flashback table操作将表恢复到列删除前的状态, flashback TABLE t_flash_01 TO timestamp (SYSTIMESTAMP - INTERVAL...,如果drop column的是表定义的最后一列,有可能进行恢复,但如果drop column的是表定义的中间某列,后面的列是会覆盖删除的列定义,相当于这列实际被抹掉了,原则上很...
drop(labels, axis=0) 等于 drop(index=labels)，同时 drop(labels, axis=1) 等于 drop(column=...
We may need to delete a single or specific column from a DataFrame. In the below example we drop the ‘age‘ column from the DataFrame usingdf.drop(columns = 'col_name') importpandasaspd student_dict = {"name": ["Joe","Nat"],"age": [20,21],"marks": [85.10,77.80]}# Create Da...
df.drop(2, axis=0, inplace=True) ``` 这将从原始 DataFrame 中删除索引为 2 的行。 2.删除列: 要删除 DataFrame 中的列,可以使用 drop( 方法并将 axis 参数设置为 1 或 'columns'。例如,假设我们有一个名为 df 的 DataFrame,要删除名为 'column1' 的列,可以使用以下代码: ``` df.drop('colum...