Pandas的DataFrame对象提供了一个drop方法,可以用来删除行或列。要删除索引,你需要将axis参数设置为0(表示行,这是默认值),并指定index参数为要删除的索引。 (可选)设置inplace=True以在原始DataFrame上进行修改: 默认情况下,drop方法会返回一个新的DataFrame,而不会修改原始DataFrame。如果你希望直接修改原始DataFrame,...
print('-'*20, '\n', df1.drop(labels='A', axis=1), sep='') 1. Output: --- B C one b0 c0 two b1 c1 three b2 c2 1. 2. 3. 4. 5. 使用labels和axis参数配合删除列,如果需要删除多列,用列表给labels传参。 print('-'*20, '\n', df1.drop(index='one'), sep='') print(...
new_df = df.drop(index='A003'). 在这个例子中,我们只传入了一个单一的索引值`'A003'`给`index`参数,`drop`方法就会在DataFrame中找到对应的行并将其删除,返回一个新的DataFrame,原来索引为`A003`的那一行就消失。 但实际情况往往没这么简单。有时候我们可能需要一次性删除多个行。这时候,`index`参数可以接...
df=df.drop(["age"],axis=1)print(df) 删除效果: drop函数index参数测试 删除行,这里index=[0,1,2]删除前三行 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame({'name':['张丽华','李诗诗','王语嫣','赵飞燕','阮玲玉'],'sex':['girl','w...
pandas dataframe删除一行或一列:drop函数 【知识点】 用法: DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace=False) 参数说明: labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定 axis 默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1; ...
pandas的drop函数是一个非常有用的函数,它可以帮助我们删除DataFrame或Series中的指定行或列。在数据分析过程中,我们经常需要删除一些不需要的行或列,这时候就可以使用pandas的drop函数。 1. 基本用法 pandas的drop函数的基本语法如下: DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace...
difference:计算两个Index对象的差集,得到一个新的Index intersection:计算两个Index对象的交集 union:计算两个Index对象的并集 isin:计算一个Index是否在另一个Index,返回bool数组 delete:删除指定Index的元素,并得到新的Index drop:删除传入的值,并得到新的Index insert:将元素插入到指定Index处,并得到新的Index uniqu...
在Pandas库中,DataFrame.drop() 用于移除DataFrame中的行或列。 df.drop(labels =None, axis =0, index =None, columns =None, level =None, inplace =False,errors ='raise') 参数: 1.labels:要删除的列或者行,如果要删除多个,传入列表 2.axis:轴的方向,0为行,1为列,默认为03.index:指定的一行或...
使用append()函数添加新的行 df2 = df.append(new_row, ignore_index=True) df2这个很好解决 用drop...
drop函数index参数测试 删除行,这里index=[0,1,2]删除前三行 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华', '李诗诗', '王语嫣', '赵飞燕', '阮玲玉'], 'sex': ['girl', 'woman', np.nan, 'girl', 'woman'], 'age': [22, np.nan, 16, np.nan...