在Pandas Python中删除列可以使用drop()函数。drop()函数可以删除指定的列,并返回一个新的DataFrame对象。该函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 df.drop(columns=['column_name'], inplace=True) 其中,df是要操作的DataFrame对象,column_name是要删除的列名。通过设置inplace
这时,我们可以先使用isnull方法来检查每一列是否包含缺失值,然后使用any方法来检查每一列是否有True(即是否包含缺失值),最后使用drop方法来删除这些列。 importpandasaspd data={'name':['pandasdataframe.com','pandasdataframe.com','pandasdataframe.com'],'age':[25,30,35],'city':['Beijing','Shanghai',...
确保要删除的列名存在于DataFrame中,可以通过使用columns属性查看DataFrame的列名列表来验证。 使用inplace参数:默认情况下,drop()方法返回一个新的DataFrame,原始DataFrame不会被修改。如果希望在原始DataFrame上进行修改,可以设置inplace参数为True。例如,使用df.drop('column_name', axis=1, inp...
如果我们想删除DataFrame的多列,可以传入一个列名列表到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'和'C'df.drop(['B','C'],axis=1)print(df) P...
Python pandas dataframe删除一行或一列: drop函数 使用函数: 官方函数介绍 参数解释: (1)labels: 要删除的索引或列标签,用列表给定 (2)axis: axis=0,指按行(索引)删除 axis=1,指按列(标签)删除 (3)inplace: False 默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; True 直接在原...
使用drop函数指定要删除的列名: drop函数是pandas中用于删除行或列的主要方法。要删除列,需要指定axis=1(因为axis=0表示行)。 python df = df.drop('B', axis=1) 这将删除名为'B'的列。 (可选)使用inplace=True来直接在原DataFrame上进行修改: 如果不希望创建一个新的DataFrame,而是直接在原DataFrame上修...
有两个DataFrame.drop()方法参数,我们可以同时删除DataFrame中的多个列。 使用column参数指定要删除的列名列表。 将轴设置为1,并移动列名列表。 示例: 让我们以一个示例来了解如何一次删除多列。 import pandas as pdstudent_dict = {'name': ['John','Alex'],'age': [24, 18],'marks': [77.29, 69.15]...
方法一:直接del df['column-name'] 删除sub_grade_列, 输入del df['sub_grade_x'] 方法二:采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. df= df.drop('column_name', 1) 输入:df,drop('num',axix=1),不改变内存,及输入df的时候,它还是显示原数据 ...
1.用 .drop 方法删除 Pandas Dataframe 中列值的行 .drop方法接受一个或一列列名，并删除行或列。
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) ...