python df_dropped = df.drop(columns=['City']) 将修改后的DataFrame赋值给新的变量或覆盖原变量: 这里我们将修改后的DataFrame赋值给了一个新的变量df_dropped,但你也可以选择覆盖原变量df: python df = df.drop(columns=['City']) 打印新的DataFrame以验证列是否被成功删除: python print(df_dropped)...
在这里默认:axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1; inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后就回不来了。 例子: >>>df= pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A','B','C...
columns: It is an alternative toaxis='columns'. It takes a single column label or list of column labels as input. level: It is used in the case of a MultiIndex DataFrame to specify the level from which the labels should be removed. It takes a level position or level name as input. ...
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 直接指定要删除的行 columns 直接指定要删除的列 inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一...
In PySpark, we can drop one or more columns from a DataFrame using the .drop("column_name") method for a single column or .drop(["column1", "column2", ...]) for multiple columns.
使用Python DataFrame 按两个条件索引去除行的指南 在数据科学和分析领域,处理数据的能力至关重要,尤其是使用pandas库的DataFrame。今天,我们将学习如何根据两个条件索引去除行。这是清洗数据的基本步骤之一,对于任何初学者来说都是必须掌握的技能。 整体流程概述 ...
python drop函数 pythondrop函数column 考虑,我们有这样的一个工作表: a = [[1,2,3,4,5],[4,2,6,8,0],[3,9,6,0,2],[2,8,5,7,6]] col = ['a','b','c','d','e'] df_data = pd.DataFrame(a,columns=col) print('df_data:\n', df_data, '\n')...
# 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'] not contained in axis #Drop rows >>>df.drop([0, 1]) A B C D 2 8 9 10 11 >>> df.drop(index=[0, 1])A B C D ...
inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回。 因此,删除行列有两种方式: 1)labels=None,axis=0 的组合 2)index或columns直接指定要删除的行或列 ...
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...