读取CSV文件:使用pd.read_csv方法读取名为xscj1.csv的文件,并将其存储在df_data中。 删除列:使用df_data.drop("yw", axis=1)删除名为yw的列。由于没有设置inplace=True,所以原始数据并未改变。 删除行:使用df_data.drop(0)删除第0行。同样,因为没有设置inplace=True,所以原始数据未受影响。 排序:最后,...
print('-'*20, '\n', df1.drop(labels='A', axis=1), sep='') 1. Output: --- B C one b0 c0 two b1 c1 three b2 c2 1. 2. 3. 4. 5. 使用labels和axis参数配合删除列,如果需要删除多列,用列表给labels传参。 print('-'*20, '\n', df1.drop(index='one'), sep='') print(...
也可以同时设置index和columns,同时删除行和列。 index和columns中已经隐含了axis的信息,因此不用设置axis。 df1.drop(index='one',inplace=True)df1.drop(columns='A',inplace=True)print('-'*20,'\n',df1,sep='') Output: ---BCtwob1c1threeb2c2 inplace参数设置为True,在DataFrame本身执行行列删除操...
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'] ...
df2 = df.drop(columns=['B', 'C']) print("使用 columns 参数删除列 'B' 和 'C' 后的 DataFrame:") print(df2) 删除行 🚶♂️ 通过设置 axis=0 或 index 参数来删除行。例如: python import pandas as pd # 创建 DataFrame data = {'A': , 'B': , 'C': } df = pd.DataFrame...
new_df= df.drop(['row2','row3'], axis='index') stu_name stu_age row0 Nancy 17 row1 Tony 16 row4 Lucy 19 6.drop常用参数含义# inplace: 是否修改原Dataframe。 False: 返回新的Dataframe(默认) True: 直接修改原Dataframe,返回None
df.drop(labels=[‘A’], axis=1, inplace=True)print(df)输出结果为:A B0 NaN NaN1 NaN NaN2 NaN NaN示例3:删除多行多列假设我们有一个名为 df 的 DataFrame,其中包含以下数据:df = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2, 3], ‘B’: [4, 5, 6], ‘C’: [7, 8, 9]})df.drop(labels=[...
二、解决过程 下图是粉丝写的代码。index是索引的意思，我感觉这块写在一起了，看上去不太好理解，在...
# 如果指定axis=1 那么用labels 或columns 指定具体列，但index 不能用#index 意义是固定的 就是行号。===删除1行：df4.drop(index=0, axis= 0)删多行df4.drop(index=[0,2], axis= 0)---# index=0, axis= 0# labels=0, axis= 0# 删除多行只要有axis= 0 此时index 和 labels等效 有一个就...
df = df.dropna().reset_index(drop=True) #view updated DataFrame print(df) 1. 2. 3. 4. 5. team points assists rebounds 0 A 18.0 5.0 11.0 1 C 19.0 7.0 10.0 2 D 14.0 9.0 6.0 3 E 14.0 12.0 6.0 4 H 28.0 4.0 12.0 1.