We can use this pandas function to remove the columns or rows from simple as well as multi-index DataFrame. DataFrame.drop(labels=None, axis=1, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') Parameters: labels: It takes a list of column labels to drop. axis: It specifies to...
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...
In [1]: dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=8) In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), ...: index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) ...: In [3]: df Out[3]: A B C D 2000-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1.212112...
axis=0mean rows. By defaultdrop()method considersaxis=0hence you don’t have to specify to remove rows.to remove columns explicitly specifyaxis=1orcolumns. Drop Rows by Index Number (Row Number) Similarly by usingdrop()method you can alsoremove rows by index positionfrom pandas DataFrame. dr...
初始数据为: a b c d 0 2.0 kl 4.0 7.0 1 2.0 kl 6.0 9.0 2 NaN kl 5.0 NaN 3 5.0 NaN NaN 9.0 4 6.0 kl 6.0 8.0 columns= Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object') index= RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) values= [[2.0 'kl' 4.0 7.0] [2.0 'kl' 6.0 9.0] ...
index:行标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 columns:列标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 举例一:通过已有数据创建 pd.DataFrame(np.random.randn(2,3)) 结果: 举例二:创建学生成绩表 使用np创建的数组显示方式,比较两者的区别。 # 生成10...
data_df = shuffle(data_df) method1data_df=data_df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)...
pandas.Series( data, index, dtype, name, copy) ## data:一组数据(ndarray 类型)。 ## index:数据索引标签,如果不指定,默认从 0 开始。 ## dtype:数据类型,默认会自己判断。 ## name:设置名称。 ## copy:拷贝数据,默认为 False。实例使用series import pandas as pd a = [1, 2, 3] myvar = ...
# 这里去掉了columns的前后空格,但没有去掉中间空格 df.columns=df.columns.str.strip() print(df) # 字符串常用方法(3) -replace df= pd.DataFrame(np.random.randn(3,2), columns=['Column A','Column B'], index=range(3)) df.columns= df.columns.str.replace('','-') ...
data.shape # 行数列数data.dtypes # 所有列的数据类型data['id'].dtype # 某一列的数据类型data.ndim # 数据维度data.index # 行索引data.columns # 列索引data.values # 对象值 3.2 数据集整体情况查询 data.head() # 显示头部几行(默认5行)data.tail() # 显示末尾几行(默认5行)data.info() # ...