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 AI检测代码解析 ---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 ...
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 Pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数...
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...
df = pd.DataFrame({'Name': pd.Series(['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Bob'], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']), 'Age': pd.Series([28, 34, 29, 42], index=['A', 'B', 'C', 'D'])}) df['Math'] = pd.Series([90, 58, 99, 100, 48], index=['A',...
DataFrame()函数的参数index的值相当于行索引,若不手动赋值,将默认从0开始分配。columns的值相当于列索引,若不手动赋值,也将默认从0开始分配。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data={'性别':['男','女','女','男','男'],'姓名':['小明','小红','小芳','大黑','张三'],'年...
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:...
print(frame.index,'\n该数据类型为:', type(frame.index)) # .columns查看列标签 print(frame.columns,'\n该数据类型为:', type(frame.columns)) # .values查看值,数据类型为ndarray print(frame.values,'\n该数据类型为:', type(frame.values)) ...
DataFrame.drop(labels=None, axis=0, levels=None, inplace=False) d = [[1.0,2.2,3,4],[1,2,3,4],[7,8,9,0],[3,5,7,9]] df = pd.DataFrame(d, index=['a','b','c','d'], columns=['A','B','C','D'])print(df)print(df.drop('D', axis=1, inplace=False))# 删除...
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 =...
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 ...