DataFrame构造函数的columns函数给出列的名字,index给出label标签。 DataFrame创建时指定列名: df3 = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'sex', 'year', 'city'], index = ['a', 'b', 'c', 'd']) print(df3) 1. 2. DataFrame的属性: 3.索引对象
或者DataFrame的一行或一列。 默认情况下,drop方法按行删除,且不会修改原数据,但指定axis=1则按列删除,指定inplace=True则修改原数据 ---pandas--- 创建s矩阵 s= pd.Series(np.arange(5),index=list('abcde')) s: a 0 b 1 c 2 d 3 e 4 dtype: int32 删除索引为c的行 new_s = s.drop('c'...
df.drop(index=['X']) # 删除index='X'df.drop(index=df.index) #删除所有数据 df.drop(...
pandas中DataFrame修改index、columns名的方法 一般常用的有两个方法: 1、使用DataFrame.index = [newName],DataFrame.columns = [newName],这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level =...
删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构,即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点: 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 pandas.DataFrame 构造函数: pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy) 编号参数描述1data数据采取各种形式,如:...
df_info.drop(labels = "考核结果", axis=1, inplace= True)# 查看df_info输出为：接下来是删除行，以删除小 E 这一行为例：# labels 是要删除行的 index，小E的index是2# axis = 0 代表要删除的是行df_info.drop(labels=2, axis=0, inplace=True)# 查看df_info输出结果如下，可以看到，小 E ...
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
df1.drop(index=1) 结果: image.png 还可以不写index,写axis = 0,表示按行删除。 df1.drop(1,axis = 0) 结果是一样的 3.2 删除列 对应删除行的操作,可以传入columns指定列 # 删除列 df1.drop(columns ="num") 结果: image.png 也可以不传入columns,但要传入axis = 1参数。
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。
方法描述DataFrame.pivot([index, columns, values])Reshape data (produce a “pivot” table) based on column values.DataFrame.reorder_levels(order[, axis])Rearrange index levels using input order.DataFrame.sort_values(by[, axis, ascending, …])Sort by the values along either axisDataFrame.sort_in...