We can use this pandas function to remove the columns or rows from simple as well as multi-index DataFrame. DataFrame.drop(labels=None, axis=1, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') Parameters
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,而是返回一个执行删除...
使用Pandas库中的DataFrame.drop()方法来进行删除操作。 指定删除列为上述确定的列名: 在DataFrame.drop()方法中,通过columns参数指定要删除的列名。如果需要删除多个列,可以将列名放在列表中。 设置axis参数为1,表示按列操作: axis参数用于指定操作的轴。axis=0表示操作的是行(默认值),axis=1表示操作的是列。删除...
Causes of Unnamed Columns in Pandas Before getting into the solutions, let’s understand why these “Unnamed” columns appearin the first place. Most often, these columns appear when you save a DataFrame to a CSV file and then read it back. The index of the original DataFrame gets saved as...
https://gist.github.com/craine/3459c1fa97ff09da32f99dc02f71378a Full code example below: https://gist.github.com/craine/73635c6606fd2a1be6ef95c4c643608d Bonus.Go check out our code to see how to drop two columns at once in a pandas dataframe....
pandas的drop函数是一个非常有用的函数,它可以帮助我们删除DataFrame或Series中的指定行或列。在数据分析过程中,我们经常需要删除一些不需要的行或列,这时候就可以使用pandas的drop函数。 1. 基本用法 pandas的drop函数的基本语法如下: DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace...
DataFrame.drop(labels, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False, errors='raise') labels:要删除的行或列的标签,可以是单个标签或标签列表。 axis:指定删除的方向。0 表示删除行(默认),1 表示删除列。 index:替代 labels,专门用于删除行的标签。 columns:替代 labels,专门用于删除列的标签。 inplac...
在Pandas库中,drop和drop_duplicates是两个常用的方法,用于处理DataFrame中的重复数据。下面将详细介绍这两个方法的使用方法和注意事项。 1. drop方法 drop方法用于删除DataFrame中的行或列。它的基本语法如下: DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=...
dropna()方法,能够找到DataFrame类型数据的空值(缺失值),将空值所在的行/列删除后,将新的DataFrame作为返回值返回。 1.函数详解 函数形式:dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数: axis:轴。0或’index’,表示按行删除;1或’columns’,表示按列删除。
Data is gathered from various sources. It may not be in the proper form. It contains garbage values and duplicate data. Before analyzing a dataset, it must be clean and precise. Also, See: Drop columns in pandas DataFrame Drop columns with NA in pandas DataFrame ...