python dataframe drop column 文心快码BaiduComate 在Python中,使用pandas库可以很方便地处理DataFrame。要删除DataFrame中的某一列,可以使用drop方法。下面是一个详细的步骤和代码示例: 导入pandas库: python import pandas as pd 创建一个DataFrame或获取一个已存在的DataFrame: 这里我们创建一个示例DataFrame: python...
>>>df.drop(columns=['B','C']) A D 003 147 2811 # 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']notcontainedinaxis #Drop rows >>>df.drop([0,1]) A B C D 2891011 >>> df.drop(index=[0,1]) A B C D 2891011...
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(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...
删除列可以使用drop方法,axis参数表示操作的方向,axis=1表示按列进行操作。 importpandasaspd# 创建一个示例 DataFramedata={'A':[1,2,3,4],'B':[5,6,7,8],'C':[9,10,11,12]}df=pd.DataFrame(data)# 删除列 'B'df_dropped_column=df.drop('B',axis=1)print("删除列后的 DataFrame:")print...
1回答 Pyspark dataframe drop columns问题 、、、 我正试图从一个数据帧中删除两列,但是我遇到了一个错误,因为drop() takes 2 positional arguments but 3 were given excl_columns= row['exclude_columns'].split(',') #print(excl_columns 浏览59提问于2018-03-05得票数 2 回答已采纳 3回答 删除整个列...
Python之如何删除pandas DataFrame的某一/几列 删除pandas DataFrame的某一/几列: 方法一:直接del DF['column-name'] 方法二:采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. DF= DF.drop('column_name', 1); 2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True)...
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。
在Pandas 中执行此操作的最佳方法是使用 drop: df = df.drop('column_name', axis=1) 其中1 是轴 号( 0 用于行, 1 用于列。) 要删除列而不必重新分配 df 你可以这样做: df.drop('column_name', axis=1, inplace=True) 最后,要按列 号 而不是按列 标签 删除,请尝试删除,例如第 1、2 和...
# 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 ...