inplace=True :是指重置索引的结果是否作用在前面的数据上 我们并不能设置df.pivot_table(values='orderamount',index='month',aggfunc=sum) 输出结果的格式,所以在 df.pivot_table(values='orderamount',index='month',aggfunc=sum) 上重置索引的时候,reset_index()中不能添加inplace=True. 但是变量a,是把 ...
我们还是删掉第1行(1实际上是第二行),而已这一次我们加上inplace=True: city.drop(labels=1,axis=0,inplace=True) 然后我们看一下原来的数据表city: 可以看到,第1行确实被删掉了,看上去好像没什么问题。 如果这个时候,我们再输入一次: city.drop(labels=1,axis=0,inplace=True) (报错了,很应该啊,好像也...
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...
3. df.drop_duplicates()用法 【inplace=True,修改原df对象】 print("***原始DataFrame***") print(df) # inplace=True,则不返回任何值,直接在原 DataFrame 上进行修改 df.drop_duplicates(inplace=True) print("***去重后的DataFrame***") print(df) 【终端输出】 ***原始DataFrame*** 姓名 年龄 成...
除了基本的删除行和列,drop函数还支持更多参数,例如inplace参数。设为True时,操作将在原始数据框上进行,而不是返回一个新的数据框。 示例3:使用inplace参数 以下是如何使用inplace=True来直接修改原始数据框: # 直接修改原始数据框,删除列'C'df.drop('C',axis=1,inplace=True)print("\n直接修改原始数据框,...
常用参数详解: labels:待删除的行名or列名; axis:删除时所参考的轴,0为行,1为列; index:待删除的行名 columns:待删除的列名 level:多级列表时使用,暂时不作说明 inplace:布尔值,默认为False,这是返回的是一个copy;若为True,返回的是删除相应数据后的版本 ...
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; 没有带columns,所以要指出是哪个轴上的,需要axis参数 ...
(5)inplace=False,默认该删除操作不改变原数据框,drop()函数的返回值是删除操作后的结果;inplace=True,则会直接在原数据框上进行删除操作,删除后drop()函数无返回值。 3.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。(详细例子见附图) ...
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
inplace：布尔值参数，默认为 False 表示删除重复项后返回一个副本，若为 Ture 则表示直接在原数据上删除重复项，改变了原来的数据框。ignore_index：布尔值参数，默认为False，表示保留原来的行索引，若为True，则表示重新设置行索引。4、实际案例操作 下图是我们需要操作的数据源，从第二行往下都是重复数据。① ...