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 ...
df.drop(['column_1','Column_2'], axis =1, inplace =True) python pandas drop df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),...columns=['A','B','C','D'])>>>df A B C D00123145672891011Drop columns>>>df.drop(['B','C'], axis=1) A D0031472811>>>df.drop(columns=['...
columns:要删除的列名 level:多级索引的级别 inplace:是否在原地修改数据(默认为False) errors:处理错误的方式(默认为'raise')🔍 让我们通过一个具体的例子来理解: 读取CSV文件:使用pd.read_csv方法读取名为xscj1.csv的文件,并将其存储在df_data中。 删除列:使用df_data.drop("yw", axis=1)删除名为yw的...
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。
2 8 11>>>df.drop(columns=['B','C'])A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11#Drop rows by index>>>df.drop([0, 1])A B C D 2 8 9 10 11 以上这篇Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持亿速云。
# 删除 'age' 和 'city' 列 df_dropped = df.drop(columns=['age', 'city']) print(df_dropped) 输出结果: name 0 Alice 1 Bob 2 Charlie 3 David 5. 原地修改 # 原地删除 'city' 列 df.drop(columns='city', inplace=True) print(df) 输出结果: name age 0 Alice 24 1 Bob 27 2 Charli...
>>> df.dropna(inplace=True) >>> df name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 对于option 2: 可以使用dropna 或者drop函数 DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') labels: 要删除行或列的列表 axis: 0 行;1 列 代码语...
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...
# To drop duplicate columns df2 = df.T.groupby(level=0).first().T # Example 3: Remove duplicate columns pandas DataFrame df2 = df.loc[:,~df.columns.duplicated()] # Example 4: Remove repeated columns in a DataFrame df2 = df.loc[:,~df.T.duplicated(keep='first')] ...