df.drop()是Pandas库中的“数据清理小能手”。它让你能轻松删除DataFrame中不需要的行或列，简化数据处理过程。想象一下，当你整理房间时，随便丢掉那些多余的衣服和物品，房间立马显得更加宽敞整洁。df.drop()就是帮你完成这种整理工作，删除那些占用空间的“杂物”，让你的数据清晰而简洁。它的使用方法简单直接，
df = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2, 3], ‘B’: [4, 5, 6], ‘C’: [7, 8, 9]})df.drop(labels=[‘A’, ‘C’], axis=1, inplace=True)df.drop(labels=[0, 2], axis=0, inplace=True)print(df)输出结果为:b1 5通过以上示例,您可以了解 Pandas Drop 方法的基本用法和参数设置。
代码运行次数:0 #-*-coding:UTF-8-*-importpandasaspd df=pd.read_excel('data_1.xlsx')print(df)df=df.drop(['学号','语文'],axis=1)print(df)df=df.drop([1,2],axis=0)print(df) df=df.drop(['学号','语文'],axis=1) df=df.drop([1,2],axis=0)...
'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) '4.drop函数在多级列表中的应用(实例copy自pandas官方帮助文档)‘#构建多级索引midx = pd.MultiIndex...
在Pandas库中，DataFrame.drop() 是常用的一个函数，其用于移除DataFrame中的行或列。示例如下：import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 使用df.drop()删除列'A' df = df.drop('A', axis=...
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...
pandas删除某列有空值的行_drop的之 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 0.摘要 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)...
在进行数据处理时，drop函数具有多种用法。默认情况下，它用于删除行，而要删除列则需要设置axis参数为1。例如，如果你想删除某一列，可以这样写：df.drop('column_name', axis=1)。drop函数还支持inplace参数，这是一个关键特性。当inplace设置为True时，drop操作会直接在原数据上进行，改变后的数据...
删除表中的某一行或某一列时，使用Pandas的drop函数较为明智，它不会改变原df数据，而是返回一个新的dataframe，其中包含删除后的数据。《利用python进行数据分析》是本文的主要来源。1. 清理无效数据，可使用print data.dropna() 和 print data[data.notnull()]，它们的结果相同。2. 缺失值的填充，...
inplace=False # 布尔值,是否修改原数据。默认为False。 ) 2.2 删除一行中所有数据都为空的行 PS:原来的数据是这样的。 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) #删除数据全为空的行,使用dropna()。 df1 = df.dropna(axis...