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...
df.drop(df.columns[0:3], axis=1, inplace=True) # 删除前3列 df.drop(df.columns[[0, 2]], axis=1, inplace=True) # 删除第1第3列 2.3,通过各种筛选方法实现删除列 详见pandas“选择行单元格,选择行列“的笔记3,增加行3.1,loc,at,set_value想...
df44=df1.drop(columns=['A','B','C']) '3.inplace参数的使用'dfs=df1#inplace=None时返回删除前的数据dfs.drop(labels=['A','B','C'],axis=1) #inplace=True时返回删除后的数据dfs.drop(labels=['A','B','C'],axis=1,inplace=True) '4.drop函数在多级列表中的应用(实例copy自pandas官...
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 drop columns or rows. set aaxisto1or ‘columns’ to drop columns. By default, it drops the rows from Data...
df.drop( labels=None, #要删除的行或列的标签名。list、str axis=0, #表示删除的是行还是列。行为0,列为1,默认为0。 index=None, #行索引 columns=None, #列索引 level=None, #删除标签的级别。对于MultiIndex而言的。一般只有一级。 inplace=False, #是有覆盖原数据,默认为False。 errors='raise'#{...
df.drop(['B', 'C'], axis=1, inplace=True) # inplace=True会就地修改 1. 2. 使用列数删除,传入参数是int,列表,者切片: df.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True) # 删除第1列 df.drop(df.columns[0:3], axis=1, inplace=True) # 删除前3列 ...
df.rename(columns={ 'category': 'category-size'}) 7、删除后出现的重复值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df['city'].drop_duplicates() 8 、删除先出现的重复值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df['city'].drop_duplicates(keep='last') 9、数据替换:...
Thedrop()method in Pandas DataFrame is used to remove rows or columns from the DataFrame based on specified index labels or positions. By default, it removes rows, but you can specify theaxisparameter to remove columns instead. Can I drop multiple rows at once using drop()?
=False:默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe。inplace=True:则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回...,thresh=n保留至少有n个非NaN数据的行。3、删除数据使用函数drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None,inplace=False ...
The number of missing values in each column has been printed to the console for you. Examine the DataFrame's .shape to find out the number of rows and columns. Drop both the county_name and state columns by passing the column names to the .drop() method as a list of strings. Examine...