import pandas as pdstudent_dict = {'name': ['John','Alex'],'age': [24, 18],'marks': [79.64, 86.84]}# Create DataFrame from dictstudent_df = pd.DataFrame(student_dict)print(student_df.columns.values)# drop column from 1 to 3student_df = student_df.drop(columns=student_df.iloc[...
通过一个实例来说明其用法：假设你有一个DataFrame df，想要删除名为'column_name'的列，你可以这样做：python df = df.drop('column_name', axis=1)此外，drop函数还有一些变体，如dropna用于移除含有缺失值的行或列，drop_duplicates用于移除重复的行。例如，移除含有任何缺失值的行：python df = d...
difference:计算两个Index对象的差集,得到一个新的Index intersection:计算两个Index对象的交集 union:计算两个Index对象的并集 isin:计算一个Index是否在另一个Index,返回bool数组 delete:删除指定Index的元素,并得到新的Index drop:删除传入的值,并得到新的Index insert:将元素插入到指定Index处,并得到新的Index uniqu...
Set the DataFrame index (row labels) using one or more existing columns. By default yields a new object. set_index(self, keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) keys : column label or list of column labels / arrays drop : boolean, default True Delete column...
df = df.drop(['column_to_delete1', 'column_to_delete2'], axis=1) 如果我们想要删除所有名为’column_to_delete’的列,我们可以使用以下代码: df = df.drop(columns=['column_to_delete']) 请注意,drop方法不会改变原始DataFrame,而是返回一个新的DataFrame,如果你想在原地修改原始DataFrame,你需要设置...
which column Stock has value No indexNames = df[ df['Stock'] == 'No' ].index # Delete ...
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。 class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) 1. Series函数常用的参数及其说明如下所示。 data:接收array或dict。表示接收的数据。默认为None ...
index 关键字是保留的,不能用作级别名称。### 查询 查询表 select 和delete 操作有一个可选的条件,可以指定选择/删除数据的子集。这允许在磁盘上有一个非常大的表,并且只检索数据的一部分。 使用Term 类在底层指定查询,作为布尔表达式。 index 和columns 是DataFrames 的支持索引器。 如果指定了 data_columns...
# Using the previous DataFrame, we will delete a column # using del function import pandas as pd d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']), 'three' : pd.Series([10,20,30]...
删除loc位置处的元素df.columns.delete(index)或者df.columns.delete([index1, index2]) # 删除了同比 nc = df.columns.delete(2) Index(['城市', '环比', '定基'], dtype='object') 1. 2. 3. 4. 在loc位置添加一个元素e #在2位置添加一个索引 ...