您可以使用列表解析将所有列名创建为drop()要在适当的位置执行此操作，请考虑Index.difference。这在之前的任何答复中都没有记录。您还可以更简单地完成此操作
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...
In [41]: dfl = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 4), ...: columns=list('ABCD'), ...: index=pd.date_range('20130101', periods=5)) ...: In [42]: dfl Out[42]: A B C D 2013-01-01 1.075770 -0.109050 1.643563 -1.469388 2013-01-02 0.357021 -0.674600 -1.776904 -0.968914 2013-...
# 进行字符串分割 temp_list = [i.split(",") for i in df["Genre"]] # 获取电影的分类 genre_list = np.unique([i for j in temp_list for i in j]) # 增加新的列,创建全为0的dataframe temp_df = pd.DataFrame(np.zeros([df.shape[0],genre_list.shape[0]]),columns=genre_list) 2...
missing_df = missing_df.rename(columns={'index':'col', 0:'missing_pct'}) missing_df = missing_df.sort_values('missing_pct',ascending=False).reset_index(drop=True) return missing_df missing_cal(df) 如果需要计算样本的缺失率分布,只要加上参数axis=1. 2.获取分组里最大值所在的行方法 分为...
100,size=(5,5)) df = pd.DataFrame(data=data,columns=list("ABCDE")) df df.loc[2,"B"]...
df = df.set_index(pd.to_datetime(df['raw_time'])).drop(columns=['raw_time']) 2.2 智能切片操作 部分字符串匹配(自动解析) jan_data = df['2025-01'] # 提取2025年1月所有数据 跨频率切片(日->月) q1_data = df['2025-01':'2025-03'] # 自动识别季度边界 ...
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(columns=['B', 'C']) A D 0 0 3 1 4 7 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'] not contained in axis #Drop rows >>>df.drop([0, 1]) ...
一、drop():删除指定行列 drop()函数用于删除指定行,指定列,同时可以删除多行多列 语法格式: DataFrame.drop( self, labels=None, axis: Axis = 0, index=None, columns=None, level: Level | None = None, inplace: bool = False, errors: str = "raise", ) ...