'1.删除行数据'#下面两种删除方式是等价的,传入labels和axis 与只传入一个index 作用相同df2=df1.drop(labels=0,axis=0) df22=df1.drop(index=0) #删除多行数据df3=df1.drop(labels=[0,1,2],axis=0) df33=df1.drop(index=[0,1,2]) '2.删除列数据'df4=df1.drop(labels=['A','B','C'...
df_inner.sort_values(by=['age']) 4、按照索引列排序: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner.sort_index() 5、如果prince列的值>3000,group列显示high,否则显示low: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > ...
ignore_index=True) df2这个很好解决 用drop函数就可以了
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。 这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就...
df2 = df.reset_index(drop=True, inplace=True) # Example 3 - Reset the index # By setting existing index as column df2 = df.reset_index() # Example 4 - Drop index while exporting to CSV df.to_csv("c:/tmp/courses.csv",index=False) ...
df.drop(1,axis=0) 2.使用索引删除多行 df.drop([1,2,3],axis=0)与df.drop(index=[1,2,3])等效。 3. 删除某列指定值所在的行 df = df.drop(df[df['columns_name'] == 'USA'].index)# 删除columns_name列中值为USA的行 4. 根据某列条件删除多行的值 ...
>>>s2=s1.reset_index(drop=True)。>>>s2.indexRangeIndex(start=0,stop=999999,step=1)>>>s2.index.memory_usage()128 如果你是Pandas的新手,你可能会想为什么Pandas不自己做呢?对于非数字标签来说,这有点显而易见:为什么(以及如何)Pandas在删除一行后,会重新标记所有后续的行?对于数字标签,答案就有点复...
index.set_index('ID') 重置索引数据 比较复杂的索引操作有索引重塑实现长宽表数据转换,要理解并使用该函数需要下一定功夫,长宽表转换很多应用于Hive等NoSQL数据库的表,或者是票据数据等存在多个索引的数据。 索引重塑就是将原来的索引进行重新构造,我们根据DataFrame的结构表可知,我们锁定一个数据是依靠他的列名...
df.drop_duplicates()数据选择和切片函数说明 df[column_name] 选择指定的列; df.loc[row_index, column_name] 通过标签选择数据; df.iloc[row_index, column_index] 通过位置选择数据; df.ix[row_index, column_name] 通过标签或位置选择数据; df.filter(items=[column_name1, column_name2]) 选择指定的...
7 语文成绩80及以上或数学成绩90分及以上6.8 输出成绩100的行和列号6.9 增加一列“省份-城市”6.10 增加一列总分6.11 按照总分、语文、数学、英语成绩依次排序6.12 新增一列表示学生语文成绩等级的列（优秀、良好、中等、不及格）# 6.1 重置索引df_last = df1.reset_index(drop=True)# 6.2 按照语文...