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='raise') 参数说明: labels:要删除的行或列的标签。 axis:指定删除行还是列,默认为0(行)。 index:要删除的行的标签。 columns:要删除的列的标签。
首先,我们创建一个DataFrame。 importpandasaspd data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'age':[25,32,18,21,35],'city':['New York','Los Angeles','San Francisco','Seattle','Austin']}df=pd.DataFrame(data)print(df) Python Copy Output: 然后,我们可以使用drop函数删除指定...
使用pandas库的DataFrame.drop方法: 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...
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...
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...
pandas dataframe删除一行或一列:drop函数 【知识点】 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; ...
pandas.DataFrame.drop()函数 在Pandas库中,DataFrame.drop() 用于移除DataFrame中的行或列。 df.drop(labels =None, axis =0, index =None, columns =None, level =None, inplace =False,errors ='raise') 参数: 1.labels:要删除的列或者行,如果要删除多个,传入列表...
DataFrame.drop(labels=None, *, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 参数解释: labels: 要删除的index或列标签。 axis: 0 或'index',表示行;1或'columns',表示列; 默认为0。 index: 要删除的行标签。 columns:要删除的列标签。 代码示例 import pandas as...
Python—Pandas学习之【DataFrame.add函数】 格式:DataFrame.add(other, axis=‘columns’, level=None, fill_value=None) 等价于dataframe + other,但是支持用fill_value替换其中一个输入中缺失的数据。如果使用反向版本,即为radd。 举例说明 : add函数就是指df1+df2。 对于df1来说,没有e列,由于使用的是fill_va...
# drop columns from a dataframe # df.drop(columns=['Column_Name1','Column_Name2'], axis=1, inplace=True) import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(3, 5), columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) print(df) # output # A B C D E # 0 0 1 2 3 4 ...