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
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...
使用pandas库的DataFrame.drop方法: 使用Pandas库中的DataFrame.drop()方法来进行删除操作。 指定删除列为上述确定的列名: 在DataFrame.drop()方法中,通过columns参数指定要删除的列名。如果需要删除多个列,可以将列名放在列表中。 设置axis参数为1,表示按列操作: axis参数用于指定操作的轴。axis=0表示操作的是行(默认...
=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...,thresh=n保留至少有n个非NaN数据的行。3、删除数据使用函数drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None,inplace=False ...
pandas的drop函数是一个非常有用的函数,它可以帮助我们删除DataFrame或Series中的指定行或列。在数据分析过程中,我们经常需要删除一些不需要的行或列,这时候就可以使用pandas的drop函数。 1. 基本用法 pandas的drop函数的基本语法如下: DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace...
df = df.drop(columns_to_drop, axis=1) print(df) 输出结果为: 代码语言:txt 复制 A D 0 1 10 1 2 11 2 3 12 在这个示例中,我们创建了一个包含四列的DataFrame。然后,我们定义了一个要删除的列名列表columns_to_drop,其中包含了要删除的列'B'和'C'。最后,我们使用drop()函数删除了这些列,并...
上面的代码会筛选出城市为"Chicago"的列,并返回一个新的DataFrame: 0 False 1 False 2 True 3 False Name: City, dtype: bool *** Name Age City 2 Charlie 35 Chicago 五、删除含有特定值的列 要删除含有特定值的列,我们可以使用drop方法,并指定columns参数。 # 删除城市为"Chicago"的列 df_dropped_colu...
pandas.DataFrame.drop()函数 在Pandas库中,DataFrame.drop() 用于移除DataFrame中的行或列。 df.drop(labels =None, axis =0, index =None, columns =None, level =None, inplace =False,errors ='raise') 参数: 1.labels:要删除的列或者行,如果要删除多个,传入列表...
1. pandas drop函数基础 在pandas中,drop函数可以用来删除DataFrame或Series的行或列。其基本语法如下: DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise') Python Copy 参数说明: labels:要删除的行或列的标签。
根据列名删除Pandas DataFrame列可以通过使用drop方法来实现。drop方法可以接受一个参数columns,用于指定要删除的列名或列名列表。 答案如下: 要根据列名删除Pandas DataFrame列,可以使用drop方法。示例如下: 代码语言:txt 复制 # 导入Pandas库 import pandas as pd ...