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; index 直接指
drop(labels, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False, errors='raise') labels:要删除的行或列的标签,可以是单个标签或标签列表。 axis:指定删除的方向。0 表示删除行(默认),1 表示删除列。 index:替代 labels,专门用于删除行的标签。 columns:替代 labels,专门用于删除列的标签。 inplace:布尔值...
然后,我们可以使用drop函数删除指定级别的标签。 importpandasaspd data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'age':[25,32,18,21,35],'city':['New York','Los Angeles','San Francisco','Seattle','Austin']}df=pd.DataFrame(data)index=pd.MultiIndex.from_tuples([(i,j)foriin...
要删除含有特定值的列,我们可以使用drop方法,并指定columns参数。 # 删除城市为"Chicago"的列 df_dropped_columns = df.drop(columns=['City']) print(df_dropped_columns) 上面的代码会删除城市列,并返回一个新的DataFrame: Name Age 0 Alice 25 1 Bob 30 2 Charlie 35 3 David 40 注意:筛选和删除操作默...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]} df = pd.DataFrame(data) # 要删除的列名列表 columns_to_drop = ['B', 'C'] # 使用drop()函数删除列 ...
pandas中drop()函数用法 函数定义:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None,inplace=False)删除单个行axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1删除多个行axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1在没有取行名或列名的情况下,可以按一下方式删除行或列 ...
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...
2 8 11>>>df.drop(columns=['B','C'])A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11#Drop rows by index>>>df.drop([0, 1])A B C D 2 8 9 10 11 以上这篇Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持亿速云。
#pd.__version__ =='0.18.0'#drop columnstest_dict_df.drop(['id'],axis=1)#test_dict_df.drop(columns=['id']) # official operation, maybe my pandas version needs update! 结果如下,对于上面的代码,官方教程文档中给出了columns=['name'],但是在我测试的时候会报错,我用的python3,pandas版本为...
import pandas as pd data = { "name": ["Sally", "Mary", "John"], "age": [50, 40, 30], "qualified": [True, False, False] } df = pd.DataFrame(data) newdf = df.drop("age", axis='columns') print(newdf) 运行一下定义与用法 drop() 方法删除指定行或列。通过指定列轴(axis='...