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...
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...
100,size=(5,5)) df = pd.DataFrame(data=data,columns=list("ABCDE")) df df.loc[2,"B"]...
In [1]: import numba In [2]: def double_every_value_nonumba(x): return x * 2 In [3]: @numba.vectorize def double_every_value_withnumba(x): return x * 2 # 不带numba的自定义函数: 797 us In [4]: %timeit df["col1_doubled"] = df["a"].apply(double_every_value_nonumba) ...
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...
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...
>>>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]) ...
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...
np.random.seed(1)#保证代码每次运行都能得到相同的一组数据,设置随机数种子sample = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 5), columns = list("abcde"))print(sample)#使用loc方法,标签索引,输出第0行到第3行,第0列到列名为c'的数组print(sample.loc[:3, :'c'])#使用iloc方法,位置索引,输出第1行到结...
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", ) ...