'1.删除行数据'#下面两种删除方式是等价的,传入labels和axis 与只传入一个index 作用相同df2=df1.drop(labels=0,axis=0) df22=df1.drop(index=0) #删除多行数据df3=df1.drop(labels=[0,1,2],axis=0) df33=df1.drop(index=[0,1,2]) '2.删除列数据'df4=df1.drop(labels=['A','B','C'...
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,...
df.drop(labels=[‘A’, ‘B’], axis=0, inplace=True)print(df)输出结果为:空DataFrame示例2:删除指定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]})df.drop(labels=[‘A’], axis=1, inplace=True)print(df)输出...
如果设置为False,则删除所有的重复值,一个也不保留。 inplace:同drop()。是否在原始DataFrame上删除数据,默认为False,即在副本中删除。如果设置为True,则在调用drop_duplicates的DataFrame本身执行删除,返回值为None。 ignore_index:设置是否忽略行索引,默认为False,去重后的结果的行索引保持原索引不变。如果设置为True...
df.drop()是Pandas库中的“数据清理小能手”。它让你能轻松删除DataFrame中不需要的行或列，简化数据处理过程。想象一下，当你整理房间时，随便丢掉那些多余的衣服和物品，房间立马显得更加宽敞整洁。df.drop()就是帮你完成这种整理工作，删除那些占用空间的“杂物”，让你的数据清晰而简洁。它的使用方法简单直接，...
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pandas里,drop和dropna有什么区别? 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 面对缺失值三种处理方法: option 1: 去掉含有缺失值的样本(行) option 2:将含有缺失值的列(特征向量)去掉 option 3:将缺失值用某些值填充(0,平均值,中值等) 对于dropna和fillna,dataframe和series都有,在这主要讲datafame的 对于...
print('-'*20,'\n',df3.drop_duplicates(ignore_index=True),sep='') Output: ---ABC0a0b0c01a1b1c12a2b2c23a2b2c3 ignore_index设置为True后,结果的行索引被重置为0开始的自然数。 参考文档: [1] pandas中文网:
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 ...