4. 使用columns参数删除列 除了使用labels参数和axis参数删除列,我们还可以直接使用columns参数删除列。 示例代码: importpandasaspd# 创建一个DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]},index=['a','b','c'])# 删除列'B'df.drop(columns='B')print(df) Python Cop...
df44=df1.drop(columns=['A','B','C']) '3.inplace参数的使用'dfs=df1#inplace=None时返回删除前的数据dfs.drop(labels=['A','B','C'],axis=1) #inplace=True时返回删除后的数据dfs.drop(labels=['A','B','C'],axis=1,inplace=True) '4.drop函数在多级列表中的应用(实例copy自pandas官...
2、drop方法的用法:drop(labels, axis=0, level=None, inplace=False, errors='raise') -- axis为0时表示删除行,axis为1时表示删除列 3、常用参数如下: 代码: importpandas as pd df1= pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]], columns=[...
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 46 entries, 0 to 45 Data columns (total 14 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 ID 46 non-null int64 1 points 43 non-null float64 2 possessions 43 non-null float64 3 team_pace 43 non-null float64 ...
pandas作为Python中最常用的数据处理库,提供了丰富的数据清洗工具。其中,drop()方法是一个非常实用的函数,用于删除DataFrame中的特定行或列。一、基本用法drop()函数的基本语法如下: DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 参数说明: labels:要删除的行标签或列标签,可以...
在Pandas库中,drop和drop_duplicates是两个常用的方法,用于处理DataFrame中的重复数据。下面将详细介绍这两个方法的使用方法和注意事项。 1. drop方法 drop方法用于删除DataFrame中的行或列。它的基本语法如下: DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=...
Pandas知识点-drop和drop_duplicates最全总结 drop()参数和用法介绍 drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=‘raise’): labels: 指定要删除的行索引或列名,参数传入方式为字符串或list-like。如果指定的是列名,要配合将axis参数设置为1或columns。
You successfully removed the empty columns. You see that if you call .info() again:Python 复制 player_df.info() 输出 复制 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 46 entries, 0 to 45 Data columns (total 14 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- ...
import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=0) #删除【地区、年份】列 #方式1: # df = df.drop(columns=['地区','年份'],axis=1) #方式2: # df = df.drop(labels=['地区','年份'],axis=1) #方式3: df = df.drop...
axis:轴。0或’index’,表示按行删除;1或’columns’,表示按列删除。 how:筛选方式。‘any’,表示该行/列只要有一个以上的空值,就删除该行/列;‘all’,表示该行/列全部都为空值,就删除该行/列。 thresh:非空元素最低数量。int型,默认为None。如果该行/列中,非空元素数量小于这个值,就删除该行/列。