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
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...
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 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9....
>>>df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A','B','C','D']) >>>df A B C D 00123 14567 2891011 #Drop columns,两种方法等价 >>>df.drop(['B','C'], axis=1) A D 003 147 2811 >>>df.drop(columns=['B','C']) A D 003 147 2811 # 第一种方法下删除colu...
1.用 .drop 方法删除 Pandas Dataframe 中列值的行 .drop方法接受一个或一列列名，并删除行或列。
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.
# drop columns from a dataframe # df.drop(columns=['Column_Name1','Column_Name2'], axis=1, inplace=True) import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(3, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) print(df) # output # A B C D E # 0 0 1 2 3 4 ...
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...
在Python中,要从DataFrame的多索引中删除列,可以使用drop方法。drop方法可以接受一个参数labels,用于指定要删除的列的标签。此外,还可以通过参数axis指定删除的方向,默认为列(axis=1)。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个带有多索引的DataFrame data = {'A': [1, 2, ...
A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 >>> df.drop(columns=['B','C']) 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,如下>>> df.drop(['B','C']) ValueError: labels ['B''C'] not containedinaxis#Drop rows>>>df.drop([0, 1]) ...