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'...
方法一:使用columns参数 df.drop(columns=['A','B'],inplace=False) 方法二:使用labels和axis参数 df.drop(labels=['A','B'],axis=1,inplace=False) 两者效果一样 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2 dropna函数简介 dropna函数:用来删除数据表格中的空值数据 df.dropna(axis=0 ,how='any' ,subset=Non...
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...
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 ...
1. pandas drop函数基础 在pandas中,drop函数可以用来删除DataFrame或Series的行或列。其基本语法如下: DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise') Python Copy 参数说明: labels:要删除的行或列的标签。
Python学习笔记:pd.drop删除行或列 一、介绍 通过指定标签名称和相应的轴,或直接指定索引或列名称,删除行或列。 使用多索引时,可以通过指定级别来删除不同级别上的标签。 使用语法: pandas.DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None,...
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。
Python中 pandasdataframe删除一行或一列: drop函数详 解 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; 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,...
DataFrame.drop_duplicates() 方法用于删除DataFrame中的重复行。它可以基于所有列或特定列来检测重复值,并返回一个新的DataFrame或修改原始DataFrame。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.drop_duplicates方法的使用。 DataFrame.drop_duplicates(self,subset = None,keep ='first',inplace = False) ...
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【国家/地区列,第1行】 df = df.drop(index=0,columns='国家/地区') print(df) 4、df.drop_duplicateds() 4.1 df.drop_duplicateds()参数详解 df.drop_duplicates( subset=...