student_df = student_df.drop(['age','marks'], axis='columns')# alternative both produces same resultstudent_df = student_df.drop(['age','marks'], axis=1) Drop column in place In the above examples, whenever we executed drop operations, pandas created a new copy of DataFrame because ...
index和columns:也可以直接使用这两个参数来分别指定要删除的行和列。 inplace:是否在原始数据上进行修改,默认为False,即返回一个新的DataFrame。二、按条件删除单行假设我们有一个DataFrame,我们想删除所有’A’列值为’x’的行。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': ['x', 'y', 'x', 'z'...
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。 how:筛选方式。‘any’,表示该行/列只要有一个以上的空值,就删除该行/列;‘all’,表示该行/列全部都为空值,就删除该行/列。 thresh:非空...
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 【实例】 代码语言:javascript 代码运行次数:0 #-*-coding:UTF-8-*-importpandasaspd df=pd.read_excel('data_1.xlsx')print(df)df=df.drop...
在Pandas 中,删除列主要使用drop()函数。以下是这个函数的基本语法: DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise') 1. 参数说明: labels: 要删除的行或列的标签。 axis: 0 表示删除行,1 表示删除列。
df44=df1.drop(columns=['A','B','C']) '3.inplace参数的使用'dfs=df1#inplace=None时返回删除前的数据dfs.drop(labels=['A','B','C'],axis=1) #inplace=True时返回删除后的数据dfs.drop(labels=['A','B','C'],axis=1,inplace=True) ...
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 知道了这些参数,接下来就看一看具体的用法,这里以代码的形式举例说明 df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), ... columns=['A', 'B', 'C', ...
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 例子: >>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D']) ...
在pandas库中，drop函数是数据处理的重要工具，它用于从数据框中移除指定的行或列。让我们深入理解这个函数的各个参数及其用法。drop函数的核心参数包括：axis（默认为0，表示沿行删除，1表示沿列删除）、index或columns（指定需要删除的行或列的标签或位置）、subset（仅在axis=0时，用于指定仅删除满足...
import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=0) #删除【地区、年份】列 #方式1: # df = df.drop(columns=['地区','年份'],axis=1) #方式2: # df = df.drop(labels=['地区','年份'],axis=1) #方式3: df = df.drop...