Drop the last column Drop range of columns using iloc Drop first n columns Drop column from multi-index DataFrame Drop column using a function Drop all the columns using loc Drop column using pandas DataFrame.po
In [21]: sa.a = 5 In [22]: sa Out[22]: a 5 b 2 c 3 dtype: int64 In [23]: dfa.A = list(range(len(dfa.index))) # ok if A already exists In [24]: dfa Out[24]: A B C D 2000-01-01 0 0.469112 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1 1.212112 0.119209 -1.044236 2000-01...
Pandas Drop Index Column from DataFrame As I said above, technically you can’t drop the index column from the pandas DataFrame however, if you do not want the existing index, you can drop it and re-create it with the default index by usingreset_index(). Let’s see it with an example...
df.set_index(['Gender','School']).groupby(level=1,axis=0).get_group('S_1').head() 2. groupby对象的特点: 查看所有可调用的方法 分组对象的head 和first 分组依据 groupby的[]操作 连续型变量分组 a). 查看所有可调用的方法 由此可见,groupby对象可以使用相当多的函数,灵活程度很高 代码语言:javascri...
pivot_table = data.pivot_table(values='price', index='category', columns='product', aggfunc=np.sum, fill_value=0) print(pivot_table) 这个示例代码中,我们首先使用 Pandas 的 read_csv 函数读取 CSV 文件中的数据,并使用 dropna 函数删除缺失值。然后,我们使用 drop_duplicates 函数删除重复行。接着...
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在D列(班级)后面插入5列,表头名...
stu.drop('name',axis = 1,inplace = True) #删除行数据,传入行的的索引范围 stu.drop([0,1],inplace = True) #删除行数据,可以自由选择行数 stu.drop(index = [1,3,5],inplace = True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 查看dataframe参数 ...
有没有小伙伴像我一样,当数据有很多无关不重要的列,而不愿意copy paste列名去drop的童鞋,这里提供用column index一行搞定删除多列的问题。 完整代码: df.info() df.drop(df.columns[start_ind:stop_ind],axis=1,inplace=True) df.info() 当列很多的时候,每个column对应的index一个个数可太麻烦了,df.info...
1'''2ndim:维度3shape:形状4size:获取元素的长度5dtype:数据类型6index:获取所有的索引7values:获取所有的值8name:获取名称9head():快速查看Series对象的样式,获取前5条数据10tail():快速查看Series对象的样式,获取最后5条数据11''' 代码演示示例:
index =None,# 行索引默认columns=['Python','Math','En'])# 列索引# headr1 = df.head(3)# 显示头部3行,默认5个# tailr2 = df.tail(3)# 显示末尾3行,默认5个display(r1,r2) shape/dtypes - 数据形状/数据类型 importnumpyasnpimportpandasaspd# 创建 shape(150,3)的二维标签数组结构DataFramedf ...