df = df.drop(['1', '2']) # 不指定axis默认为0 df.drop(['1', '3'], inplace=True) 1. 2. 通过行号删除: df.drop(df.index[0], inplace=True) # 删除第1行 df.drop(df.index[0:3], inplace=True) # 删除前3行 df.drop(df.index[[0, 2]], inplace=True) # 删除第1第3行 ...
In [2]: tips.drop("sex", axis=1) Out[2]: total_bill tip smoker day time size 0 14.99 1.01 No Sun Dinner 2 1 8.34 1.66 No Sun Dinner 3 2 19.01 3.50 No Sun Dinner 3 3 21.68 3.31 No Sun Dinner 2 4 22.59 3.61 No Sun Dinner 4 .. ... ... ... ... ... ... 239 27....
None:指定一个值去替换缺失值 drop函数的使用: (1)删除行、列 print(frame.drop(['a']))print(frame.drop(['b'], axis = 1))#drop函数默认删除行,列需要加axis = 1 (2)inplace参数 1. DF.drop('column_name', axis=1);2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True)3. DF.drop([DF....
一、前言 前几天在Python最强王者群有个叫【Chloe】的粉丝问了一个关于Pandas中的drop函数的问题，这里...
# 检查缺失值df.isnull() # 删除有缺失值的行df.dropna()# 用特定值填充缺失值df.fillna(value) # 插入缺失值df.interpolate()# 检查重复行df.duplicated()# 删除重复行df.drop_duplicates()# 计算z分数z_scores = (df - df.mean()) / df.std()# 根据z分数识别离群值 = df[z_scores > threshold...
'.format(year,name,gender,count)data.apply(lambda row:generate_descriptive_statement(row['year'],row['name'],row['gender'],row['count']),axis=1) 输出多列数据 有些时候我们利用apply()会遇到希望同时输出多列数据的情况,在apply()中同时输出多列时实际上返回的是一个Series,这个Series中每个元素是...
.set_index(drop=False) 允许不删除用作新索引的列。 .loc[]/.iloc[] 方法可以很好地读取数据框,但无法修改数据框。如果需要手动构建(比如使用循环),那就要考虑其他的数据结构了(比如字典、列表等),在准备好所有数据后,创建 DataFrame。否则,对于 DataFrame 中的每一个新行,Pandas 都会更新索引,这可不是简单的...
del df['A'] # 删除A列,会就地修改 1. 2.2,drop 通过列名称删除: df = df.drop(['B', 'C'], axis=1) # drop不会就地修改,创建副本返回 df.drop(['B', 'C'], axis=1, inplace=True) # inplace=True会就地修改 1. 2. 使用列数删除,传入参数是int,列表,者切片: ...
(1)drop函数的使用:删除行、删除列,drop函数默认删除行,列需要加axis = 1 df.drop(['a']) df.drop(['列名'], axis =1) (2)drop函数的inplace参数 采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1.DF= df.drop('列名', axis=1);2.DF.drop('列名',axis=1, inplace=True)3.DF.drop([DF.columns[[...
问题描述:使用pandas删除列-drop()函数不起作用。 答案:在使用pandas的drop()函数删除列时,可能会出现不起作用的情况。这可能是由于以下几个原因导致的: 1. 未正确指定列名...