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...
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...
df_dropped_columns = df.drop(columns=['City']) print(df_dropped_columns) 上面的代码会删除城市列,并返回一个新的DataFrame: Name Age 0 Alice 25 1 Bob 30 2 Charlie 35 3 David 40 注意:筛选和删除操作默认返回的是一个新的DataFrame,不会改变原始的DataFrame。 六、实战演练 假设我们有一个包含学生...
如果我们的DataFrame有多级索引,我们可以使用level参数来指定在哪一级删除标签。 首先,我们创建一个有多级索引的DataFrame。 importpandasaspd data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'age':[25,32,18,21,35],'city':['New York','Los Angeles','San Francisco','Seattle','Austin']}...
pandas dataframe删除一行或一列:drop函数 【知识点】 用法: 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; ...
DataFrame可能需要删除单个或多个列。 示例: 我们使用df.drop(columns='col name')来从下面的示例中删除DataFrame的'age'列。 import pandas as pdstudent_dict = {'name': ['Joe','Nat'],'age': [20, 21],'marks': [85.10, 77.80]}# Create DataFrame from dictstudent_df = pd.DataFrame(student_...
=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 ...
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Pa...
使用drop 方法删除 Series 的元素或 DataFrame 的某一行(列)。 DataFrame.drop(labels=None, axis=0, levels=None, inplace=False) d = [[1.0,2.2,3,4],[1,2,3,4],[7,8,9,0],[3,5,7,9]] df = pd.DataFrame(d, index=['a','b','c','d'], columns=['A','B','C','D'])prin...
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)或列名(columns)可以删除对应的数据。例如,要删除 DataFrame 中的第一行数据,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 df.drop(0, inplace=True) 使用del 关键字:可以使用 del 关键字删除指定的列。例如,要删除 DataFrame 中的名为 "...