pandas的一些应用 variables 这里用df[['data1']].join(dummies)相当于直接删除了key这一列,把想要的直接加在后面了。 9.多维DataFrame的拆解 10.DataFrame.join(other... values in a column 4.DataFrame.sort_values(by,axis=0, ascending=True,inplace=False, kind='quicksort ...
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 10...
这是pandas 0.16.1以后的新内容.文档在这里. sus*_*mit 41 从版本0.16.1你可以做到 df.drop(['column_name'], axis = 1, inplace = True, errors = 'ignore') Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 这也支持删除多个列,其中一些不需要存在(即没有引发错误``errors ='ignore'``)``df.drop...
df.drop(df.columns[1], axis=1, inplace=True) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) df.column[1] 将删除索引 1。 记住轴 1 = 列和轴 0 = 行。 小智 5 您可以简单地columns向df.drop命令提供参数,这样您就不必axis在这种情况下指定,就像这样 columns_list = [1, 2, 4] # index number...
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...
# 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 ...
可以使用drop方法来删除一个dataframe的一个column。例如,假设我们有以下dataframe: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) print(df) 输出: A B C 0 1 4 7 1 2 5 8 ...
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。
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]) A B C D 2 8 9 10 11 >>> df.drop(index=[0, 1]) ...
在生成数据框后,我们使用“iloc()函数”选择一系列列并将其从数据框中删除。 “iloc()”函数接受行和列的索引范围。行的范围设置为”[0:0]”,列的范围设置为”[1:4]”。最后,我们使用”dataframe.drop()”方法删除这些列。 示例 importpandasaspd ...