[pd.Index(['student-1','student-2','student-3','student-4'])]) # display dataframe print(data) 输出: 现在我们可以使用 reset_index() 方法删除索引列。它将删除索引值并将默认值设置为 0 到 n 值 语法: dataframe.reset_index(drop=True, inplace=True) 在哪里 dataframe 是输入数据帧 drop 设...
DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,inplace=False) Python Copy 其中,labels是要删除的行或列的标签;axis表示删除行还是列,0表示行,1表示列;index和columns分别表示要删除的行和列的标签,这两个参数是labels和axis的替代方式;inplace表示是否在原地修改数据。 例如,我们有一个包含三列的...
Pandas Drop Index Column from DataFrame As I said above, technically you can’t drop the index column from the pandas DataFrame however, if you do not want the existing index, you can drop it and re-create it with the default index by usingreset_index(). Let’s see it with an example...
pandas中drop()函数用法 函数定义:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None,inplace=False)删除单个行axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1删除多个行axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1在没有取行名或列名的情况下,可以按一下方式删除行或列 ...
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...
使用drop方法删除索引列,指定axis=1参数表示删除列。例如,df.drop('index_column_name', axis=1, inplace=True),其中df是DataFrame对象,index_column_name是要删除的索引列的名称。 概念:索引列是DataFrame中的一列,用于标识每行数据的唯一性。 分类:索引列可以是整数、字符串或其他数据类型。
# 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]) ...
reset_index() :重置索引 rename() :修改列的索引名称 sort_values('列名') 根据列中值的大小,从小到大排序 截取前n行数据 :切片 关联操作join() 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...
如何使用pandas的drop函数删除列 参考:pandas drop column axis 在数据分析过程中,我们经常需要对数据进行清洗和预处理,其中一个常见的操作就是删除不需要的列。在Python的pandas库中,我们可以使用drop函数来实现这个操作。drop函数的axis参数可以帮助我们指定删除的是行还是列。本文将详细介绍如何使用pandas的drop函数删除...
2 8 11#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']notcontainedinaxis#Drop rows>>>df.drop([0, 1]) A B C D2 8 9 10 11 >>> df.drop(index=[0, 1]) A B C D2 8 9 10 11 ...