简介: python进行数据处理——pandas的drop函数 删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop,它不改变原有的df中的数据,而是返回另一个dataframe来存放删除后的数据 清理无效数据 df[df.isnull()] #返回的是个true或false的Series对象(掩码对象),进而筛选出我们需要的特定数据。 df[df.notnull()] df....
drop函数默认删除行,列需要加axis = 1 ###(2)drop函数的使用:inplace参数采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. DF= DF.drop('column_name', axis=1); 2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1, inplace=True) # Note: zero inde...
一、前言 前几天在Python最强王者群有个叫【Chloe】的粉丝问了一个关于Pandas中的drop函数的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。 二、解决过程 下图是粉丝写的代码。 index是索引的意思,我感觉这块写在一起了,看上去不太好理解,在里边还多了一层筛选。这里给出【月神】佬的解答,一起来看看吧! 直接上图...
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...
python进行数据处理:pandas的drop函数 删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop,它不改变原有的df中的数据,而是返回另一个dataframe来存放删除后的数据。 引用自:公众号:写bug的程旭源 个人博客:写bug的程旭源 清理无效数据 df[df.isnull()]#返回的是个true或false的Series对象(掩码对象),进而筛选出...
Python-Pandas Code: import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series(data=np.arange(3), index=['P', 'Q', 'R']) s.drop(labels=['Q', 'R']) Output: P 0 dtype: int32 Example - Drop 2nd level label in MultiIndex Series: ...
首先import pandas as pd---pandas中的函数 drop([ ],axis=0,inplace=True) 针对索引进行删除 1.drop([行]),删除行, 默认情况下删除某一行; 2.如果要删除某列,需要axis=1; 3.参数inplace:默认情况下为False,表示保持原来的数据不变,True 则表示在原来的数据上改变; 没...
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... Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数 ... python3:Pandas中的Drop函数用法介绍(Dataframe删除指定行或列) Drop函数介绍 drop(labels=None,...
pandas数据清洗:drop函数、dropna函数、drop_duplicates函数详解 1 drop函数简介 1.1 构建学习数据 1.2 删除行两种方法 1.3 删除列两种方法 2 dropna函数简介 2.1 构建学习数据 2.2 删除空值3种方法 3 drop_duplicates函数简介 3.1 构建学习数据 3.2 去重方法 ...
在Python的数据处理中，Pandas的drop函数是一个强大的工具，它允许我们有效地删除DataFrame中的特定行或列，而不会直接影响原始数据。这个功能在《利用python进行数据分析》等权威资料中有所介绍。它的应用主要体现在数据清理和格式转换上。首先，当我们需要清理无效数据时，drop函数可以与dropna()或notnull()...