df.drop(labels=[‘A’, ‘C’], axis=1, inplace=True)df.drop(labels=[0, 2], axis=0, inplace=True)print(df)输出结果为:b1 5通过以上示例,您可以了解 Pandas Drop 方法的基本用法和参数设置。在实际应用中,您可以根据具体需求灵活使用该方法来处理数据集中的多余数据。请注意,在使用 Drop 方法时...
'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'...
drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 参数说明: labels:要删除的行标签或列标签,可以是单一标签或标签列表。 axis:删除行还是列,默认为0(行)。如果为1(列)。 index和columns:也可以直接使用这两个参数来分别指定要删除的行和列。 inplace:是否在原始数据上进行修改,默认为F...
1、数据框中求和函数使用axis 对二维数组进行求和，df.sum(0)，也就是axis=0，沿着行索引向下求和，也就是列标签的求和。在df.sum(1)中，axis=1，表示沿着列标签横向求和，也就是行索引的求和，添加到原数据框中，会产生新的列。2、删除函数中使用axis 我们在原数据框中删除B列的内容，需要用到drop函数，...
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...
如果我们只想删除DataFrame的一列,可以直接传入列名到drop函数的labels参数,并设置axis=1。 示例代码: importpandasaspd# 创建一个DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]},index=['a','b','c'])# 删除列'B'df.drop('B',axis=1)print(df) ...
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, columns是指某一列或者多列, level是指等级,针对多重索引的情况, inplaces是否替换原来的dataframe, 具体更详细的可以参阅官网https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop.htm...
drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise'): labels: 指定要删除的行索引或列名,参数传入方式为字符串或list-like。如果指定的是列名,要配合将axis参数设置为1或columns。 axis: 设置删除行还是删除列,0或index表示删除行,1或columns表示删除列,默认值...
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; ...
df.dropna(axis=1) Python Copy 输出: EmptyDataFrameColumns:[]Index:[0,1,2,3] Python Copy 在这个例子中,我们将axis参数设置为1,这意味着我们要删除包含缺失值的列。由于所有的列都包含缺失值,因此整个DataFrame被删除了。 删除至少有2个非缺失值的行 ...