#构件一个数据集df1=pd.DataFrame(np.arange(36).reshape(6,6),columns=list('ABCDEF')) '1.删除行数据'#下面两种删除方式是等价的,传入labels和axis 与只传入一个index 作用相同df2=df1.drop(labels=0,axis=0) df22=df1.drop(index=0) #删除多行数据df3=df1.drop(labels=[0,1,2],axis=0) df...
# set the index values data=data.set_index( [pd.Index(['student-1','student-2','student-3','student-4'])]) # display dataframe print(data) # drop the index columns data.reset_index(drop=True,inplace=True) # display print(data) 输出: 注:本文由VeryToolz翻译自How to Drop the Inde...
DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace=False) 参数说明: labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定 axis 默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1; index 直接指定要删除的行 columns 直接指定要删除的列 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...
Drop the Index Column While Exporting to CSV By default exporting a pandas DataFrame to CSV includes column names on the first row, row index on the first column, and writes a file with a comma-separated delimiter to separate columns. pandas.DataFrame.to_csv() method provides parameters to ...
6.drop常用参数含义# inplace: 是否修改原Dataframe。 False: 返回新的Dataframe(默认) True: 直接修改原Dataframe,返回None axis: 轴,是否从索引或列中删除标签。(与sum,mean等计算函数中的axis的含义不同) 0或index: 方向为行,默认值0 1或columns: 方向为列...
Drop multiple columns Using drop with axis=’columns’ or axis=1 Drop column in place Drop column by suppressing errors Drop column by index position Drop the last column Drop range of columns using iloc Drop first n columns Drop column from multi-index DataFrame ...
index,columns=['category','size'])) 8、将完成分裂后的数据表和原df_inner数据表进行匹配 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner=pd.merge(df_inner,split,right_index=True, left_index=True) 五、数据提取 主要用到的三个函数:loc,iloc和ix,loc函数按标签值进行提取,iloc按位置...
求每个班级的人数,首先可以直接使用gruop by 分组,取出任意一列元素进行count 没有出现粗字体说明这是Series类型,我们可以给他重新设置一个索引,释放clazz列 reset_index() :重置索引 rename() :修改列的索引名称 格式:rename(columns={"原来的列名:新的列名"}) ...
df.columns = ["姓名","语文","数学","英语"] df 其中index用来设置行标签,columns用来设置列标签。 1.3 索引的应用 索引最大的作用是访问和选择数据,之前学习的loc函数就是通过索引来访问和选择行列数据的。 df = pd.DataFrame( [ ["小红",99,100,95], ...
ignore_index=True) df2这个很好解决 用drop函数就可以了