df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list('1234')) df A B C D 1 0 1 2 3 2 4 5 6 7 3 8 9 10 11 4 12 13 14 15 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 1:删除行 1.1 drop 通过行名称删除: df = df.drop(['1', '2']) # 不指定a...
df.drop(['Cochice','Pima']) 删除列 df.drop('reports', axis=1) 删除一个包含特定值的行 就下面这个例子来说:创建一个名为df的新dataframe,取出名称列中单元格值不等于“Tina”的所有行。 df[df.name !='Tina'] 根据行号删除, 注意Pandas是从0开始计数,0是第一行,1是第二行。 df.drop(df.index...
默认情况下,原始DataFrame保持不变,并返回一个新的DataFrame。如果参数inplace设置为True,则将更改原始DataFrame。在这种情况下,不会返回任何新的DataFrame,并且返回值为None。 按行号指定 如果要按行号指定,请使用DataFrame的index属性。 如果在index属性的[]中指定行号,则可以获得相应的行名。可以在列表中指定多个行号。
drop()是流行的对pandas DataFrame进行删除的操作。 但需要注意的是,drop如果没有指定inplace=True, 那么就不是原地进行删除操作 删除列: # 法一:利用.drop(columns="列名")# 倘若要一次性删除多个列,则可以使用列表:.drop(columns=["列1", "列2"])data2.drop(columns="等级") # 法二:利用.drop(labels...
1. 删除DataFrame某⼀列 这⾥我们继续⽤上⼀节产⽣的DataFrame来做例⼦，原DataFrame如下：我们使⽤drop()函数，此函数有⼀个列表形参labels，写的时候可以加上labels=[xxx]，也可以不加，列表内罗列要删除⾏或者列的名称，默认是⾏名称，如果要删除列，则要增加参数axis=1，操作如下：#pd.__...
pandas的dataframe教程——删除 指定位置删除一行一列 条件删除 删除特定条件的行列,如删除A列中包含数字4所在的行,可以先找出满足此条件的行号,再利用drop函...
删除pandas DataFrame 中的数据是一个常见的操作,可以通过以下几种方式实现: 1. 使用 drop() 方法:drop() 方法可以删除指定行或列的数据。通过指定行号(index)或...
就下⾯这个例⼦来说：创建⼀个名为df的新dataframe，取出名称列中单元格值不等于“Tina”的所有⾏。df[df.name != 'Tina']根据⾏号删除，注意Pandas是从0开始计数，0是第⼀⾏，1是第⼆⾏。df.drop(df.index[2])可以扩展为删除⼀系列范围 df.drop(df.index[[2,3]])删除到相对于结尾的...
importpandasaspddata={'counts':{'_八':6,'塞外':13,'_沙':16,'国_':4,'与土':17,'分国':18,'尘与':18,'里路':6,'_名':12,'路云':4}}df=pd.DataFrame(data) 初始数据 2. 行删除 2.1 删除具体的行df1 = df.drop('塞外') ...