python dataframe drop column 文心快码BaiduComate 在Python中,使用pandas库可以很方便地处理DataFrame。要删除DataFrame中的某一列,可以使用drop方法。下面是一个详细的步骤和代码示例: 导入pandas库: python import pandas as pd 创建一个DataFrame或获取一个已存在的Da
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':[...
DataFrame.drop(self,labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise') 1. 通过指定标签名称和轴,或者直接指定索引或列名称来直接删除行或列。 常用参数含义: labels : 标签表示索引或列 axis : 指定轴,axis = 0(删除行) axis = 1(删除列) index : 索引(行) label...
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 …
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 ...
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.
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('column1', axis=1) ``` 该代码将返回一个新的...
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 ...
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')...
用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 在这里默认:axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1; inp...