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)...
data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列,使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列,返回的是DataFrame类型 data[['w','z...
columns是指某一列或者多列; level是指等级,针对多重索引的情况; inplaces是否替换原来的dataframe; 具体更详细的可以参阅官网:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop.html Axis(轴)含义 axis=0指的是逐行,axis=1指的是逐列。 import pandas as pd df = pd.DataF...
DataFrame.drop(labels=None, axis=1, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') Parameters: labels: It takes a list of column labels to drop. axis: It specifies to drop columns or rows. set aaxisto1or ‘columns’ to drop columns. By default, it drops the rows from Data...
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...
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...
pandas作为Python中最常用的数据处理库,提供了丰富的数据清洗工具。其中,drop()方法是一个非常实用的函数,用于删除DataFrame中的特定行或列。一、基本用法drop()函数的基本语法如下: DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 参数说明: labels:要删除的行标签或列标签,可以...
例如:How to automatically drop constant columns in pyspark?但我发现,没有一个答案解决了这个问题,即countDistinct()不将空值视为不同的值。因此,只有两个结果null和none NULL值的列也将被删除。一个丑陋的解决方案是将spark dataframe中的所有null值替换为您确信在dataframe中其他地方不存在的值。但就像我说的...
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 ...
第二步:创建示例 DataFrame 我们将创建一个名为data的示例 DataFrame,以便应用我们的条件。 data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David','Edward'],'Age':[25,30,35,40,45],'City':['New York','Los Angeles','New York','Las Vegas','Los Angeles']}df=pd.DataFrame(data)# 创建 DataFrame...