python drop column 使用Python 删除 DataFrame 列的详解 在数据分析和数据科学中,Python 特别是 Pandas 库被广泛使用。数据清洗是数据分析过程中至关重要的一步,通常需要删除不必要的列。本文将介绍如何在 Pandas 中删除列,并提供示例代码以帮助您更好地理解这个过程。 什么是 Pandas? Pandas 是一个强大的开源数据...
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.
df_data = pd.DataFrame(a,columns=col) print('df_data:\n', df_data, '\n') 1. 2. 3. 4. 5. 我们现在想要删除‘b’列和‘d’列,代码和注释如下: #在数据表中,删除b列和d列,如果是删除列的话,axis取1,删除行则取0;参数inplace指重置索引的结果是否作用在前面的数据上,一般肯定是要更改表格...
>>>df.drop(columns=['B', 'C']) A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 # 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(...
如何使用pandas的drop函数删除列 参考:pandas drop column axis 在数据分析过程中,我们经常需要对数据进行清洗和预处理,其中一个常见的操作就是删除不需要的列。在Python的pandas库中,我们可以使用drop函数来实现这个操作。drop函数的axis参数可以帮助我们指定删除的
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('column1', axis=1) ``` 该代码将返回一个新的 DataFrame,其中不包含 'column1' 列。要在原地删除列,可以将 inplace 参数设置为 True,如下所示: ``` df.drop('column1', axis=1, inplace=...
```python df.drop(index_label) #删除指定的行，index_label为行的索引标签 df.drop(index_labels_list) #删除多行，index_labels_list为行索引标签的列表 ```2.删除DataFrame中的列：```python df.drop(column_label, axis=1) #删除指定的列，column_label为列的标签，axis=1表示按列删除 df.drop(...
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。
drop(['a']) print frame.drop(['Ohio'], axis = 1) 2)drop函数的使用:inplace参数 采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. DF= DF.drop('column_name', axis=1); 2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1, inplace=True) #...
print frame.drop(['a']) print frame.drop(['Ohio'], axis = 1) drop函数默认删除行,列需要加axis = 1 ###(2)drop函数的使用:inplace参数采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. DF= DF.drop('column_name', axis=1); 2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 3...