DataFrame.drop(labels, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False, errors='raise') labels:要删除的行或列的标签,可以是单个标签或标签列表。 axis:指定删除的方向。0 表示删除行(默认),1 表示删除列。 index:替代 labels,专门用于删除行的标签。 columns:替代 labels,专门用于删除列的标签。 inplac...
DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace=False) 参数说明: labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定 axis 默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1; index 直接指定要删除的行 columns 直接指定要删除的列 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...
df.drop(1,axis=0) 2.使用索引删除多行 df.drop([1,2,3],axis=0)与df.drop(index=[1,2,3])等效。 3. 删除某列指定值所在的行 df = df.drop(df[df['columns_name'] == 'USA'].index)# 删除columns_name列中值为USA的行 4. 根据某列条件删除多行的值 df = df.drop(df[df['score'] ...
data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'age':[25,32,18,21,35],'city':['New York','Los Angeles','San Francisco','Seattle','Austin']}df=pd.DataFrame(data)df.drop('salary',axis=1,errors='ignore')print(df) Python Copy Output: 2. 多级索引 如果我们的DataFrame有...
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...
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,可以是单一标签或标签列表。 axis:删除行还是列,默认为0(行)。如果...
pandas.DataFrame.drop—从行或列中删除指定的标签 参考:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop.html 语法格式 DataFrame.drop(labels
Pandas drop()函数,超强! Pandas 的 DataFrame.drop() 函数非常强大,它可以用来删除指定的行或列。你可以根据行标签或列名称来选择要删除的内容,而且方法非常灵活。以下是详细的使用方法和示例。 删除列 📉 你可以通过设置 axis=1 或 columns 参数来删除列。例如: python import pandas as pd import numpy as...
drop_duplicates()的基本用法非常简单。默认情况下,它会移除所有重复的行,只保留第一次出现的行。 import pandas as pd# 创建一个包含重复行的DataFramedf = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'b', 'c']})df
在 Pandas DataFrame 中如何按索引删除列?这个很好解决 用drop函数就可以了 importpandasaspd# 创建一个...