如果axis=0或者‘index’,subset中元素为列的索引;如果axis=1或者‘column’,subset中元素为行的索引。由subset限制的子区域,是判断是否删除该行/列的条件判断区域。 inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为None。 2.示例 创建DataFrame数据: 代码语言:javascript ...
print(student_df.columns.values)# drop columns in placestudent_df.drop(columns=['age','marks'], inplace=True) print(student_df.columns.values) Run Output: Before dropping columns: ['name' 'age' 'marks'] After dropping columns: ['name'] Drop column by suppressing errors By default, The...
默认情况下,drop函数会返回一个新的DataFrame,原DataFrame不会被修改。如果我们想在原地修改DataFrame,可以设置inplace=True。 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'])# 在原地删除列'B'df.drop('B',a...
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=True参数,可以直接在原始DataFrame上进行...
可以使用drop()函数来移除某行。其中,可以通过axis参数指定要删除的行或列,通过subset参数指定要删除的行或列的条件。 例如,如果要根据某一列的值来删除行,可以按照以下方式实现: df.drop(df[df['column_name'] == some_value].index, inplace=True) 其中column_name是要筛选的列名,some_value是要删除的值...
df.drop(index=3, inplace=True) 复制代码这将删除索引为3的行。inplace=True表示在原始DataFrame上进行修改。删除多行: df.drop(index=[2, 4, 6], inplace=True) 复制代码这将删除索引为2、4和6的行。根据条件删除行: df.drop(df[df['column_name'] > 10].index, inplace=True) 复制代码...
2 注意：参考pandas文档drop可知：DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise')其中常用的参数有：labels：标签或列表columns： 列名axis在官网文档里 指定axis=0：indexaxis=1; column 3 删除一行：# 删除1行采用axis指定为0的方式：indexprint...
# 第一种方法下删除column一定要指定axis=1,否则会报错 >>> df.drop(['B', 'C']) ValueError: labels ['B' 'C'] not contained in axis #Drop rows >>>df.drop([0, 1]) A B C D 2 8 9 10 11 >>> df.drop(index=[0, 1]) ...
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...
方法三:df.reset_index(drop,inplace):重新设置索引,即变成0、1、2、3... 方法四:有些带有ignore_index参数的操作,可以起到重设index的作用。例如:dropna(),drop_duplicates(),sort_index(),sort_value()等 2、重设Columns_name列标签: 方法一:df.columns=自定义的列名值np数组(列表) ...