代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 删除单个列名 df = df.drop('A', axis=1) # 删除多个列名 df = df.drop(['B', 'C'], axis=1) print(df) 输出结...
... A3 B1 C1 D1 237000 236000 239000 238000 C2 D0 241 240 243 242 D1 245 244 247 246 C3 D0 249000 248000 251000 250000 D1 253000 252000 255000 254000 [64 rows x 4 columns] ```### 交叉分析 `DataFrame`的`xs()`方法另外接受一个级别参数,使得在`MultiIndex`的特定级别上选择数据更容...
.. ... .. ... ... ... ...19three B foo -1.087401-0.4720352013-08-1520one C foo -0.673690-0.0139602013-09-1521one A bar0.113648-0.3625432013-10-1522two B bar -1.478427-0.0061542013-11-1523three C bar0.524988-0.9230612013-12-15[24rows x6columns] In [12]: pd.pivot_table(df, values...
""" Drop Empty Rows """ df.dropna() df['Type'].astype(bool) df = df[df['Type'].astype(bool)] 第一行删除包含np.nan、pd.NaT和None 的所有行,而其他行删除包含空字符串字符的行。第二种方法很快,但如果该列甚至有空格,它将不起作用。这是我们更早剥离数据的另一个原因。 更多数据处理 有时...
drop drop_duplicates droplevel dropna dt dtype dtypes duplicated empty eq equals ewm expanding explode factorize ffill fillna filter first first_valid_index flags floordiv ge get groupby gt hasnans head hist iat idxmax idxmin iloc index infer_objects interpolate is_monotonic is_monotonic_decreasingis...
pandas 通过在DataFrame中指定各个Series来提供矢量化操作。新列可以以相同的方式分配。DataFrame.drop()方法从DataFrame中删除列。 In [1]: tips["total_bill"] = tips["total_bill"] -2In [2]: tips["new_bill"] = tips["total_bill"] /2In [3]: tips ...
By using pandas.DataFrame.drop() method you can drop/remove/delete rows from DataFrame. axis param is used to specify what axis you would like to remove.
首先，只导入所需的列（即，使用use_cols排除空白列）
drop('A', 'B') pandas_df.drop(['A', 'B'], axis=1, inplace=True) # inplace表示是否创建新对象 # 新增列,设置列值 spark_df = spark_df.withColumn('name', F.lit(0)) pandas_df['name'] = 0 # 修改列值 spark_df.withColumn('name', 1) pandas_df['name'] = 1 # 使用函数修改...
'Jaane', 'Nicky', 'Armour', 'Ponting']) print("\n --- Duplicate Rows --- \n") print(df) df1 = df.reset_index().drop_duplicates(subset=['Age','Height'], keep='first').set_index('index') print("\n --- Unique Rows --- \n") print(df1) Output: --- Duplicate Rows ...