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...
1:从列开始删除 column: df.drop(['B','C'],axis=1) ==df.drop(columns=['B','C']) index同理 level:代表标签所在级别,接受int/索引名,默认为None 对于MultiIndex,将从中删除对应级别的标签。 errors:默认为"raise" ignore:抑制错误,仅当标签存在时才会删除,需要删除的标签不存在也不会报错 sample_inc...
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...
5155 method=method, 5156 copy=copy, 5157 level=level, 5158 fill_value=fill_value, 5159 limit=limit, 5160 tolerance=tolerance, 5161 ) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py:5610, in NDFrame.reindex(self, labels, index, columns, axis, method, copy, level, fill_value, limit...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum()而不是df.column.sum()可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和Index ...
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) column_series = df.iloc[:, 1:3] # 选取第2、3列组成的数据序列,即[[3, 4], [5, 6]] 选取某一行或某几行 如下示例代码将选取数据帧 df 的第 1、3 行以及第二列所组成的数据帧: import pandas as pd df ...
索引有一个名字(在MultiIndex的情况下,每一层都有一个名字)。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。一旦在索引中包含了列,就不能再使用方便的df.column_name符号了,而必须恢复到不太容易阅读的df.index或者更通用的df.loc[]。有了MultiIndex。df.merge--可以用名字指定要合并的列,不管这个列是否属于索引。
对于dataframe而言,如不想对索引重采样,可以通过on参数选择一个column列代替索引进行重采样操作。 # 将时间类型索引重置,变为column列 df.reset_index(drop=False,inplace=True) # 通过参数on指定时间类型的列名,也可以实现重采样 df.resample('W', on='index')['C_0'].sum.head ...
You can specify the row or column by using the index or label. Syntax dataframe.droplevel(level, axis) Parameters Theaxisparameter is akeyword argument. ParameterValueDescription levelRequired, a Number, String, or List specifying the level to drop ...
obj.stack(level='levelname|levelnum'',drop_na=False) obj.unstack(level='levelname|levelnum',dropna=False) 2.列转置为索引 obj.pivot(index=None, columns=None, values=None) index:string ,列名作为索引 columns:string,列名作为列 values:列名作为值 3、索引转为列变量 pd.melt(frame, id_vars=None...