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 2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True...
# 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...
"""drop rows with atleast one null value, pass params to modify to atmost instead of atleast etc.""" df.dropna() 删除某一列 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """deleting a column""" del df['column-name'] # note that df.column-name won't work. 得到某一行 代码...
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在D列(班级)后面插入5列,表头名...
Pandas提供了两个函数专门用来处理数据中的重复值,分别为duplicated()和drop_duplicates()方法。 duplicated()方法用于标记是否有重复值。 drop_duplicates()方法用于删除重复值。 它们的判断标准是一样的,即只要两条数据中所有条目的值完全相等,就判断为重复值。 duplicated()方法的语法格式如下: duplicated(subset=None...
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...
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...
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。
drop函数的使用: (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...