DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 获取最后一行的索引 last_row_index = df.iloc[-1].name # 创建新的数据行 new_row = pd.Series({'A': 10, 'B': 11, 'C': 12}, name=last_row_index) # 替换最后一行 df = df.d
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...
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, 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...
Use the drop() Method to Drop Last Row in a Multi-Indexed Dataframe in PandasLet us make a multi-index data frame to see how we can perform different operations on that data. Below is a code for generating dummy data that is multi-indexed....
To delete the last row of the pandas DataFrame, we will first access the last index of the DataFrame by subtracting 1 from the length of the DataFrame. We will then remove the last index of the DataFrame with the help of pandas.DataFrame.drop() method....
使用函数: 官方函数介绍 参数解释: (1)labels: 要删除的索引或列标签,用列表给定 (2)axis: axis=0,指按行(索引)删除 axis=1,指按列(标签)删除 (3)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操作后的新dataframe; True 直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回。... ...
1 df = df.drop(['one'],axis=1) 去除含有某一个数的行: 1 2 row_list = df[df.one == 2].index.tolist() # 获得含有该值的行的行号 df = df.drop(row_list) 六. DataFrame的修改 修改数据类型 1 df['one']=pd.DataFrame(df['one'],dtype=np.float) 修改列名(需要写上所有列名,包...
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...
默认情况下,drop( 方法不会修改原始 DataFrame,而是返回一个新的 DataFrame。如果要在原地删除行,可以将 inplace 参数设置为 True,如下所示: ``` df.drop(2, axis=0, inplace=True) ``` 这将从原始 DataFrame 中删除索引为 2 的行。 2.删除列: 要删除 DataFrame 中的列,可以使用 drop( 方法并将 ...