indexA = [x for (x, m) in enumerate(listA) if m == 2] print(indexA) 1,3 1. 2. 3. 4. 5. 或 listA = [1, 2, 3, 2] for (x, m) in enumerate(listA): if m == 2: print(x) 1 3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.python读取文件夹列表的问题 os.listdir() 方法用于返回...
python drop函数基于index删除行 Python drop函数基于index删除行 1. 简介 在Python中,我们经常需要对数据进行处理和清洗。删除行是常见的操作之一,可以帮助我们去除无效或冗余的数据。本文将介绍如何使用Python的drop函数基于索引删除行。 2. 整体流程 下面是删除行的整体流程,我们可以使用一个表格来展示每个步骤: 接下...
data.drop(index=[idx], inplace=True)时,索引被删除了 比如:0,1,2 删除0 只剩下:1,2 但是data.iloc()的索引没有删除 第二行上移动到第一行 解决方案:设置两个变量 分别对应两个的索引i =0idx = 0while i <20: if("a" in data.iloc[i,0]): data.drop(index=[idx], inplace=True) ...
drop函数用于删除指定位置的元素,语法为:list.drop(index, count),其中index表示要删除元素的起始位置,count表示要删除的元素个数。 在Python中,drop函数用于删除指定位置的行或列,它属于pandas库中的DataFrame对象的方法,下面是关于drop函数的详细用法: 1. 删除行 要删除指定位置的行,可以使用drop函数并设置参数index...
df2=cities.drop(index='a') df2 可以看到,因为这里我们是删除行,所以我们用labels、index都是可以的。不过还是推荐使用labels。而已还是要注意~drop默认对原表不生效,如果要对原表生效,需要添加参数:inplace=True (2)删除非连续的多行: 和上面一样,我们可以通过labels来控制删除行或列的个数,如果是删多行/多...
-- axis=0默认 删除index -- axis=1指定删除列 -- inplace=True修改原数据 -- level 针对多重索引 指定级别 -- index 指定索引 -- columns 指定列名 二、实操 删除简单索引 importpandasaspdimportnumpyasnp# 构建测试集df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['a','b','c','d...
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...
reindex方法会根据index对series和dataframe进行重排序,对于找不到的index会用NAN值进行填充。 In [151]: obj Out[151]: d4.5b7.2a-5.3c3.6dtype: float64 In [152]: f Out[152]: state year pop 0 Ohio2000 1.5 1 Ohio 2001 1.7 2 Ohio 2002 3.6 ...
reset_index用来重置索引，因为有时候对dataframe做处理后索引可能是乱的。drop=True就是把原来的索引index列去掉，重置index。drop=False就是保留原来的索引，添加重置的index。两者的区别就是有没有把原来的index去掉。此外还有一个参数：inplace inplace=False（默认）表示原数组不变，对数据进行修改之后...
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