DataFramePythonUserDataFramePythonUser创建数据框df添加列A、B、C调用df.drop(0, axis=0)删除第0行调用df.drop('B', axis=1)删除列'B' 通过这个序列图,我们清楚地看到了各个步骤是如何相互关联的,从用户创建数据框,到最终删除行与列的过程。 高级用法 除了基本的删除行和列,drop函数还支持更多参数,例如inpla...
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,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后就回不来了。 例...
步骤2:实现删除行的函数 接下来,我们实现一个用于删除指定行的drop_rows函数。 AI检测代码解析 defdrop_rows(self,row_indices):""" 删除指定的行 参数: - row_indices: 要删除的行索引列表 """self.data=[rowfori,rowinenumerate(self.data)ifinotinrow_indices] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 这里我们...
>>> df.drop(['B', 'C']) ValueError: labels ['B' 'C'] not contained in axis #Drop rows >>>df.drop([0, 1]) A B C D 2 8 9 10 11 >>> df.drop(index=[0, 1])A B C D 2 8 9 10 11 ——— 。 原文链接:https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/79306639...
This also needs to be done as first step, in case we want to remove rows with inf values from a data set (more on that in Example 2). Have a look at the Python code and its output below: data_new1=data.copy()# Create duplicate of datadata_new1.replace([np.inf,- np.inf],np...
df.drop(columns=['B', 'C'],index = [0:2]) Dropcolumns and/or rows ofMultiIndexDataFrame 从多层索引删除行|列 midx = pd.MultiIndex(levels=[['lama', 'cow', 'falcon'], ['speed', 'weight', 'length']], codes=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2], ...
注意:drop方法默认不会修改原始DataFrame,而是返回一个新的DataFrame。如果你希望直接修改原始DataFrame,可以将inplace参数设置为True,如df.drop(rows_to_drop, inplace=True)。但请注意,这样做之后,原始DataFrame将被修改,且不会返回任何值。
>>> df.dropna(how='all') name toy born 0 Alfred NaN NaT 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT # Keep only the rows with at least 2 non-NA values. >>> df.dropna(thresh=2) name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT # Define in which co...
Example 1: Drop Rows of pandas DataFrame that Contain One or More Missing Values The following syntax explains how to delete all rows with at least one missing value using the dropna() function. Have a look at the following Python code and its output: ...
df.drop(rows_to_drop,inplace=True)# 删除指定行并更新原始DataFrame 1. 步骤6: 显示修改后的数据框 最后,查看数据框以确认指定的行已被删除。 AI检测代码解析 print("修改后的数据框:")print(df)# 打印修改后的DataFrame 1. 2. 总结 通过以上步骤,我们成功地使用Pandas删除了数据框中根据特定条件筛选出来...