df.drop(['column_1','Column_2'], axis =1, inplace =True) python pandas drop df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),...columns=['A','B','C','D'])>>>df A B C D00123145672891011Drop columns>>>df.drop(['B','C'
We may need to delete a single or specific column from a DataFrame. In the below example we drop the ‘age‘ column from the DataFrame usingdf.drop(columns = 'col_name') importpandasaspd student_dict = {"name": ["Joe","Nat"],"age": [20,21],"marks": [85.10,77.80]}# Create Da...
例如,df.drop(['column1', 'column2'], axis=1)将删除名为'column1'和'column2'的列。如果使用列索引,可以传递一个包含索引的列表,例如df.drop(df.columns[[0, 2]], axis=1)将删除第0和第2列。 在删除列之后,如何验证这些列是否已成功删除? 删除列后,可以通过打印DataFrame的列名来确认是否成功删除。
importpandasaspd# 创建一个DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]},index=['a','b','c'])# 在原地删除列'B'df.drop('B',axis=1,inplace=True)print(df) Python Copy Output: 6. 删除不存在的列 如果我们尝试删除一个不存在的列,drop函数默认会抛出一个错...
@文心快码pandas dataframe drop column 文心快码 在Pandas中,删除DataFrame的列可以通过DataFrame.drop()方法实现。以下是详细的步骤和代码示例,用于说明如何删除DataFrame中的指定列: 确定需要删除的列名: 首先,你需要明确要删除的列的名称。例如,如果你有一个包含'A', 'B', 'C'三列的DataFrame,并希望删除列'B'...
subset:子集。列表,元素为行或者列的索引。如果axis=0或者‘index’,subset中元素为列的索引;如果axis=1或者‘column’,subset中元素为行的索引。由subset限制的子区域,是判断是否删除该行/列的条件判断区域。 inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为None。
fillna(method='ffill') A B C D 0 NaN 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 3.0 4.0 NaN 5 3 3.0 3.0 NaN 4 >>>df.fillna(method='bfill') A B C D 0 3.0 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 NaN 3.0 NaN 5 3 NaN 3.0 NaN 4 # Replace all NaN elements in column ‘A’,‘B’,‘C’...
df.drop(df.columns[1], axis=1, inplace=True) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) df.column[1] 将删除索引 1。 记住轴 1 = 列和轴 0 = 行。 小智 5 您可以简单地columns向df.drop命令提供参数,这样您就不必axis在这种情况下指定,就像这样 columns_list = [1, 2, 4] # index number...
pandas的一些应用 variables 这里用df[['data1']].join(dummies)相当于直接删除了key这一列,把想要的直接加在后面了。 9.多维DataFrame的拆解 10.DataFrame.join(other... values in a column 4.DataFrame.sort_values(by,axis=0, ascending=True,inplace=False, kind='quicksort ...
The easiest way to remove the “Unnamed” column is to use Pandas’drop()function in Python. This method works well when you know the exact name of the column. import pandas as pd # Read the CSV file df = pd.read_csv('sales_data.csv') ...