@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DataF
axis: 0 表示删除行,1 表示删除列。 inplace: 如果设为 True,将直接在原 DataFrame 上进行修改;如果为 False,则返回一个新的 DataFrame。 示例代码 下面是一个简单的示例,演示如何在 Pandas DataFrame 中删除列。 importpandasaspd# 创建一个示例 DataFramedata={'姓名':['Alice','Bob','Cathy'],'年龄':[...
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.
它以下列格式返回数据(Databricks、pyspark代码): "userEmail": "rod@test.com我想要的结束状态是dataframe中的列,如:并正确键入旋转列(例如,classroom:num_courses_created类型为int -参见上面的黄色列)from pyspark.sql. 浏览1提问于2019-04-13得票数 1 6回答 如何在PySpark中找到DataFrame的大小或形状? 、、 ...
# drop columns from a dataframe # df.drop(columns=['Column_Name1','Column_Name2'], axis=1, inplace=True) import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(3, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) print(df) # output # A B C D E # 0 0 1 2 3 4 ...
确保要删除的列名存在于DataFrame中,可以通过使用columns属性查看DataFrame的列名列表来验证。 使用inplace参数:默认情况下,drop()方法返回一个新的DataFrame,原始DataFrame不会被修改。如果希望在原始DataFrame上进行修改,可以设置inplace参数为True。例如,使用df.drop('column_name', axis=1, inp...
Drop column from multi-index DataFrame Drop column using a function Drop all the columns using loc Drop column using pandas DataFrame.pop() function Drop column using pandas DataFrame delete Compare DataFrame drop() vs. pop() vs. del
Column DataFrame DataFrame 属性 方法 Agg Alias As Cache Checkpoint Coalesce Col Collect ColRegex Columns Count CreateGlobalTempView CreateOrReplaceGlobalTempView CreateOrReplaceTempView CreateTempView CrossJoin Cube Describe Distinct Drop DropDuplicates
如果我们只想删除DataFrame的一列,可以直接传入列名到drop函数的labels参数,并设置axis=1。 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('B',axis=1)print(df) ...
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。