我们还可以使用Pandas的drop()方法删除DataFrame中的列名行。该方法可以接受一个整数或字符串列表作为行索引,并返回删除指定行后的新DataFrame。我们可以通过指定axis参数来删除列名行。 以下是一个示例: importpandasaspd# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[18,19,...
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...
32,18,21,35],'city':['New York','Los Angeles','San Francisco','Seattle','Austin']}df=pd.DataFrame(data)index=pd.MultiIndex.from_tuples([(i,j)foriinrange(5)forjinrange(5)])df=pd.DataFrame({'A':range(25)},index=index)df.drop(1,level=0)print(df)...
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...
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...
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 2.axis:轴的方向,0为行,1为列,默认为03.index:指定的一行或...
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...
简介: Pandas数据处理2、DataFrame的drop函数具体参数使用详情 前言 这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢,但是她很明显不是一个真正意义存在的图片,我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片,我自己认为难度系数很高,我仅仅用了64个文字形容词就生成了她,很有初恋的感觉,符合审美观,对于计算机来说她是一组数字...
dft.drop(dft.index, inplace=True) writer.save() 将dataframe中的负值替换为其他 1 df[df < 0] = np.nan 简单数据探索 1 2 3 4 5 6 7 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt f, ax = plt.subplots(figsize=(20, 7))#设置图片尺寸 sns.displot(df['RASTERVALU']);#对这...
div(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的浮点除法,逐元素执行(二进制运算符truediv)。 divide(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的浮点除法,逐元素执行(二进制运算符truediv)。 dot(other) 计算DataFrame和other之间的矩阵乘法。 drop([labels, axis, index, columns...