# 按行删除:所有数据都为空值,即删除该行print(d.dropna(axis=0,how='all')) 按列删除:该列非空元素小于5个的,即删除该列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # 按列删除:该列非空元素小于5个的,即删除该列print(d.dropna(axis='columns',thresh=5)) 设置子集:删除第0、5...
import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=0) #删除【地区、年份】列 #方式1: # df = df.drop(columns=['地区','年份'],axis=1) #方式2: # df = df.drop(labels=['地区','年份'],axis=1) #方式3: df = df.drop...
dataframe删除一列或者一行 >>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D']) >>>df A B C D 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 #删除列df.drop(['B','C'], axis=1) df.drop(columns=['B','C'])#删除行df.drop([0, 1]) df.dr...
4. 使用columns参数删除列 除了使用labels参数和axis参数删除列,我们还可以直接使用columns参数删除列。 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(columns='B')print(df) Python Cop...
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; ...
第二种删除值的方法(通过drop)比较慢,并且在索引中存在非唯一值时可能会导致复杂的错误。 Pandas有df.insert方法,但它只能将列(而不是行)插入到dataframe中(并且对series不起作用)。 添加和插入的另一种方法是使用iloc对DataFrame进行切片,应用必要的转换,然后使用concat将其放回。我实现了一个名为insert的函数,可...
和numpy.concatenate一样,优先增加行数(默认axis=0 ),numpy.concatenate(axis=1)的时候是水平的级联,numpy中没有index,和columns,所以只要行列相等就可以级联, 在pandas中,如果行 和 列不一致,但是shape相同,会级联成一个更大的df,不对应的值会填充NaN。
pandas中drop()函数用法 函数定义:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None,inplace=False)删除单个行axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1删除多个行axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1在没有取行名或列名的情况下,可以按一下方式删除行或列 ...
drop columns pandas df.drop(columns=['B','C']) 5 0 从dataframe中删除列 #To delete the column without having to reassign dfdf.drop('column_name', axis=1, inplace=True) 4 0 在pandas中删除列 note: dfisyour dataframe df = df.drop('coloum_name',axis=1) ...
df.drop_duplicates() 删除重复的数据。实例 # 删除包含缺失值的行或列 df.dropna() # 将缺失值替换为指定的值 df.fillna(0) # 将指定值替换为新值 df.replace('old_value', 'new_value') # 检查是否有重复的数据 df.duplicated() # 删除重复的数据 df.drop_duplicates()数据...