df.drop('col',axis=1) df.drop(['col'],axis=1) 都是删除col列,效果完全相同。
所以问题当中df.drop（‘列名’, axis=1）代表将‘列名’对应的列标签（们）沿着水平的方向依次删掉。
#一种表达df.drop(['B','C'],axis=1)#另一种表达df.drop(columns=['B','C'])#还可以这样表达df.drop(labels=['B','C'], axis=1) A D0 0 31 4 72 8 11 删除行,由于默认是删除行,因此可以这样子表达, df.iloc[[0,1],:] #对行、列进行切片 第1、2行 df.drop([0, 1]) A B C...
print("学会切割指定列") self.df2.drop(self.df2.columns[2], axis=1, inplace=True) 方法一:直接del df['column-name'] 删除sub_grade_列, 输入del df['sub_grade_x'] 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) 输入:df,drop('num',axix=1),不...
删除指定列:当调用df.drop()方法时,通过设置axis=1参数,可以删除指定的列。这可以用于去除不需要的特征列或进行数据维度的降维。删除列的优势是可以简化数据集的结构,提高模型的训练和预测效率。例如,可以通过df.drop()删除某些与预测无关的特征列,以提高模型的准确性和泛化能力。
python df的nan值替换 python df1,Pandas数据类型Series一维数组,类似于列表形式1,初始化s=pd.Series([1,3,5,'LOL',6,np.nan,9])1123354LOL566NaN79dtype:object2,指定索引第一种方法:s=pd.Series([1,3,5,'LOL',6,np.nan,9],i
1. 2. 3. 4. 5. 6. df["年龄"].replace(204,33) 1. 输出结果 0 24 1 34 2 23 3 33 4 33 Name: 年龄, dtype: int64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 有时候要对整个表进行替换,比如对全表中的缺失值进行替换,这个时候replace()方法就相当于fillna()方法了。
df.drop函数语法df.drop 是 pandas 库中 DataFrame 对象的一个方法,用于删除指定的行或列。下面是 df.drop 方法的基本语法: python DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 参数说明: labels:要删除的行或列的标签。可以是单个标签,...
在pandas中,可以使用drop()函数来删除DataFrame中的值。drop()函数可以接受一个或多个要删除的行或列的标签,并返回一个新的DataFrame,其中已删除指定标签的行或列。 要删除行,可以使用drop()函数的axis参数设置为0。例如,要删除索引为2和4的行,可以使用以下代码:...
百度试题 题目 对于如“quotesdf = quotesdf.drop([date], axis = 1 )”这样的语句中axis的参数只能是0或者1。 0代表对DataFrame中某一列进行操作,1代表对DataFrame中某一行进行操作。 A.正确B.错误 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏 ...