drop方法用于删除DataFrame中的行或列。它的基本语法如下: DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 参数说明: labels:要删除的行或列的标签。 axis:指定删除行还是列,默认为0(行)。 index:要删除的行的标签。 columns:要删除的列的标签。
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...
df1 = df.drop(['B', 'C'], axis=1) print("删除列 'B' 和 'C' 后的 DataFrame:") print(df1) # 也可以使用 columns 参数达到相同效果 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 ...
我们也可以使用drop函数删除指定的列。 importpandasaspd data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'age':[25,32,18,21,35],'city':['New York','Los Angeles','San Francisco','Seattle','Austin']}df=pd.DataFrame(data)df.drop('age',axis=1)print(df) Python Copy Output: ...
DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 常用参数详解: labels:待删除的行名or列名; axis:删除时所参考的轴,0为行,1为列; index:待删除的行名 columns:待删除的列名 level:多级列表时使用,暂时不作说明 ...
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) ...
pandas 中的Axis(轴)含义 根据stackoverflow答主解释,axis=0指的是逐行,axis=1指的是逐列。 df: 运行结果: 根据结果: mean(axis=0)计算的是每一列平均值, mean(axis=1)计算的是每一行平均值。 drop(0,axis=0)删除行, drop([‘col1’],axis=1)删除列。......
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...
简单点理解就是在axis=1方向上,找到一个叫'one'的标签把它删掉,就如此简单!! 但是大家出现混淆是在学了sum这些聚合函数之后,那我们就看看它们在axis的本质是不是一样。 来,用上面讲的原理理解drop(axis=1) drop是删除,而axis=1方向上的索引在变,axis=0上的所以不变。
axis=0、axis=index,指的是遍历每个index、行号,即在纵向上遍历每列,所以做sum()、mean()等运算时,是对每列数据做操作,而drop(index, axis=0),传入的参数指定了某一行号,所以会在纵向上遍历每列,去掉行号对应位置的数据。 axis=1、axis=columns,指的是遍历每个columns、列名,即在横向上遍历每行,所以做sum...