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...
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)index=pd.MultiIndex.from_tuples([(i,j)foriinrange(5)forjinrange(5)])df=pd.DataFrame({'A':range(25)...
之前我一直用的是columns，确实好像很少看到index，这下清晰了。不过【月神】还是推荐使用反向索引。三、...
df = df.reset_index(drop=True) # 输出重置索引后的DataFrame print(df) 在这个示例中,我们首先创建了一个简单的DataFrame,其中包含姓名、年龄和城市列。然后,我们使用drop方法删除了第2行和第3行。接下来,我们使用reset_index方法将DataFrame的索引重置为默认的整数序列。注意,我们将drop参数设置为True,这将删除...
DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 常用参数详解: labels:待删除的行名or列名; axis:删除时所参考的轴,0为行,1为列; index:待删除的行名 columns:待删除的列名 level:多级列表时使用,暂时不作说明 ...
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; ...
如果你想要将去掉索引后的DataFrame保存为CSV文件,你可以使用to_csv方法。 import pandas as pd 创建一个带有索引的DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c']) 去掉索引 df_no_index = df.drop(columns='index') ...
drop函数index参数测试 删除行,这里index=[0,1,2]删除前三行 import pandas as pd import numpy as np 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...
首先看一下drop函数 删除某些行或者列数据 DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 这是drop函数的所有参数 labels是指要删除的标签,一个或者是列表形式的多个,axis是指处哪一个轴, ...
在这6个类中,Series、DataFrame和Index是使用频率最高的类。 01 Series Series由一组数据以及一组与之对应的数据标签(即索引)组成。Series对象可以视作一个NumPy的ndarray,因此许多NumPy库函数可以作用于Series。 1. 创建Series 创建Series对象的函数是Series,它的主要参数是data和index,其基本语法格式如下。