# Drop Order Region column# (axis=0 for rows and axis=1 for columns)df = df.drop('Order Region', axis=1)# Drop Order Region column without having to reassign df (using inplace=True)df.drop('Order Region', axis=1, inplace=True)# Drop by column number instead of by column labeldf...
# 定义条件 condition = (df['column_name'] > 10) & (df['column_name'] < 20) 删除满足条件的行:使用drop()方法删除满足条件的行。需要设置axis=0参数表示按行删除。 代码语言:txt 复制 # 删除满足条件的行 df = df.drop(df[condition].index, axis=0) 查看结果:可以使用head()方法查看删除后的D...
reset_index(drop=False) 通过拆分 list/列表,一行变多行(分列后纵向堆叠):如果在DataFrame中,我们有某一列的值是一个列表,其他列的值都是单个的值。我们希望该列中,列表中的一个值就要新生成一行, 在新生成出来的行里面,其他列的值和原来一样: # 需要拆分的列 split_column_name = "City" # City有多个...
(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.columns[[0,1, 3]]], axis=1, inplace=Tr...
Name Occupation02018-01-25Emp001 John Chemist12018-01-26Emp002 Doe Statistician22018-01-26Emp003 William Statistician32018-02-26Emp004 Spark Statistician42018-03-16Emp005 Mark Programmer Drop Column by Index Name Occupation0John Chemist1Doe Statistician2William Statistician3Spark Statistician4Mark ...
df['column_name'] # 通过标签选择数据 df.loc[row_index, column_name] # 通过位置选择数据 df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter...
'2018-03-16'], 'Age': [23, 24, 34, 29, 40]}) print(employees) print("\n Drop Column by Name \n") employees.drop('Age', axis=1, inplace=True) print(employees) print("\n Drop Column by Index \n") employees.drop(employees.columns[[0,1]], axis=1, inplace=True) print(em...
drop函数默认删除行,列需要加axis = 1 drop函数的使用:inplace参数 采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. DF= DF.drop('column_name', axis=1); 2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1, inplace=True) 注意:凡是会对原数组作出...
drop() 删除一列的数据 排名rank() pandas提供了使我们能够快速便捷地处理大量结构化数据, pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库灵活的数据处理功能 Series Series 类似表格中的一个列(column),类似于一维数组,可以保存任何数据类型。
name_column = df['Name']行的选择：可以使用df.loc[]或df.iloc[]来选择DataFrame中的行，通过标签或位置进行选择。通过标签选择行：row = df.loc[0]通过位置选择行：row = df.iloc[0]条件选择：可以使用布尔条件对DataFrame进行筛选，如df[df['column_name'] > 5]将选择列中大于5的行。比如：选择年龄...