首先,我们使用pd.read_csv方法读取了名为xscj1.csv的CSV文件,并将其存储在名为df_data的Pandas DataFrame对象中。 接下来,我们使用df_data.drop("yw", axis=1)方法删除了名为yw的列,但是由于没有指定inplace=True,因此原始DataFrame对象df_data中的数据并没有被修改。 然后,我们使用df_data.drop(0)方法删除...
df.drop(labels=[‘A’, ‘B’], axis=1, inplace=True)df.drop(labels=[0, 1], axis=0, inplace=True)print(df)输出结果为:C2 9示例4:删除指定行和列的组合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], ‘C’...
4.1 删除列 用drop()方法,在括号中设置需要删除的位置,设置参数axis = 1 #直接传入列名 import pandas as pd df = pd.read_excel(r"..\Data\3.xlsx",sheet_name =1) df #axis为1时表示列,0时表示行 df.drop(["销售ID","成交时间"],axis =1) #传入列的位置 df.drop(df.columns[[4,5]],axi...
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。......
使用1值表示沿着每一行或者列标签横向执行对应的方法 举例1: df.mean(axis=1)表示沿着水平的方向求均值;df.mean(axis=0)表示沿着垂直的方向求均值 举例2: df.drop(name,axis=1)表示将name对应的列标签沿着水平的方向依次删掉 设定axis是为了确定要删的标签是属于column还是index ...
data.drop('m1',axis=1)相当于delete table a where yid='m1' 3.选取和过滤(通俗的说就是sql中按照条件筛选查询) python中因为有行列索引,在做数据的筛选会比较方便 3.1 Series (1)按照行索引进行选择如 obj['b']相当于select * from tb where xid='b' ...
在Python pandas中,可以使用drop方法删除(drop)一列。具体操作如下: import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 删除列'B' df = df.drop('B', axis=1) print(df) 这段代码首先导入...
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，...
axis = 0 ,表示向轴0方向(竖向)扩展范围然后,每个扩展范围应用 mean 方法求平均值再回头看看在 pandas 中删除方法 drop 。 在官方网站的文档中,明确说明 axis 参数的含义:"从行或列中删除其标签"。 也就是说,axis 指示了在哪个轴上寻找对应的标签,然后将其删除。 看看对应图: 由于axis = 1,因此会在轴1...
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 ...