使用Index.intersection查找索引和（列）标签列表的交集：
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-...
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...
axis=0，删除的是行，默认删除的是行，inplace=True替换原始数据。
# 检查列是否存在if'column_name'indf.columns:print(df['column_name'])# 使用 get() 方法安全访问value = df.get('column_name', default_value) 2. SettingWithCopyWarning 警告 这个警告通常出现在对 DataFrame 的副本进行修改时,可能会导致意外的结果。
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", ) ...
dt2 = np.dtype('i8')# np.float32, np.float64#np.float64占用64个bits,每个字节长度为8,所以64/8,占用8个字节f = np.array([1,2,3,4,5], dtype=np.float64)# 在pandas中若不考虑存储空间和方式的问题,可以简单使用int,float,str即可forcol_nameindata.columns:ifcol_nameinfloat_col_list: ...
DataFrame.set_index:Setrowlabels.DataFrame.reset_index:Removerowlabelsormovethemtonewcolumns.DataFrame.reindex:Changetonewindicesorexpandindices.set_index()方法的定义如下:defset_index(self,keys,drop=True,append=False,inplace=False,verify_integrity=False) ...
这种访问方式与ndarray和list相同,使用元素自身的下标进行访问。我们知道数组的索引计数从0开始,这表示第一个元素存储在第0个索引位置上,以此类推,就可以获得Series序列中的每个元素。 importpandasaspd s=pd.Series([5,2,3,4,5],index=['a','b','c','d','e'])print(s[0])# 位置下标print(s['a'...
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...