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...
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() functionThe drop() function is used to drop specified labels from rows or columns.Remove rows or columns by specifying label names and corresponding axis, or by specifying directly index or column names. When using a multi-index, labels on different levels can be removed ...
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'] ...
drop函数columns参数测试 很明显,columns参数就是删除列。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame({'name':['张丽华','李诗诗','王语嫣','赵飞燕','阮玲玉'],'sex':['girl','woman',np.nan,'girl','woman'],'age':[22,np.nan,16,np...
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...
用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 在这里默认:axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1; inp...
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; index 直接指定要删除的行 columns 直接指定要删除的列 ...
使用drop函数删除dataframe的某列或某行数据: drop(labels, axis=0, level=None, inplace=False, errors='raise')-- axis为0时表示删除行,axis为1时表示删除列 AI代码助手复制代码 常用参数如下: importpandasaspdimportnumpyasnpdata= {'Country':['China','US','Japan','EU','UK/Australia','UK/Netherl...
drop函数columns参数测试 很明显,columns参数就是删除列。 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame({'name':['张丽华','李诗诗','王语嫣','赵飞燕','阮玲玉'],'sex':['girl','woman',np.nan,'girl','woman'],'age':[22,np.nan,16,np.nan,27]})print(df)print("---drop_columns---...