df = pd.read_excel("test.xlsx", dtype=str, keep_default_na='') df.drop(columns=['寄件地区'], inplace=True) 5、列表头改名(补充) 如下:将某列表头【到件地区】修改为【对方地区】 df = pd.read_excel("test.xlsx", dtype=str, keep_default_na='') df = df.rename(columns={'到件地区...
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: It specifies to drop columns or rows. set aaxisto1or ‘columns’ to drop columns. By default, it drops the rows from DataFrame. columns: It is an alternative toaxis='columns'. It takes a single column label or list of column labels as input. level: It is used in the case of...
"Parch","Embarked"] df_coded = pd.get_dummies( df_train, # 要转码的列 columns=needcode_cat_columns, # 生成的列名的前缀 prefix=needcode_cat_columns, # 把空值也做编码 dummy_na=True, # 把1 of k移除(dummy variable trap) drop_first=True )...
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...
主要介绍drop函数,一般用不到删除这个方法,比如删除空值,参照前面索引空值即可。主要介绍drop函数,按照label进行就地删除。drop函数基本语法:Series.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')。 series = pd.Series([10, 8, 9, 4, 4, 6, 8, 4]...
我想删除重复项并保留第一个实例/行,但只考虑值为空字符串且id相同的组,因此创建以下输出。 id | value | more columns 1 '' 1.1 "some text" 1.1 "xxx" 1.2 "xxx" 2 '' 2.1 '' 2.1.1 "xxx" 3 '' 3.1 "hi" 有什么聪明/简单的方法可以做到这一点吗?
更改索引(index, columns)名字: rename 排序sort_values() 值替换 replace() df.age.unique()得到age列的唯一值,array格式。 df.age.value_counts(),按照age进行分组统计counts 累加求和 cumulative sum简写为: cumsum 增加、删除 多种方法, drop函数既可以删除行也可以删除列。
96 rows × 5 columns 根据数据是否缺失情况显示数据,如果缺失为True,那么显示 找到有哪些state/region使得state的值为NaN,使用unique()查看非重复值 In [94]: condition = pop_m['state'].isnull() pop_m['state/region'][condition].unique() Out[94]: array(['PR', 'USA'], dtype=object) ...
1>>> df.drop(columns=to_drop, inplace=True) 1. 这种语法更直观更可读。我们这里将要做什么就很明显了。 改变DataFrame的索引 Pandas索引index扩展了Numpy数组的功能,以允许更多多样化的切分和标记。在很多情况下,使用唯一的值作为索引值识别数据字段是非常有帮助的。