一般来说,矢量化 数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级(甚至更多),尤其是各种数 值计算。 将条件逻辑表述为数组运算:np.where(condition, x, y) 本质就是条件判断,if condition: x else: y 数学和统计方法 np.argsort(): 返回的是未排序时数组的索引。(默认行方向) 是np.sort()的补充。返回n...
df.drop([column_name], axis=1, inplace=True) CommonQuery.modify_df_rename(df, rename)@staticmethoddef modify_df_rename(df: pd.DataFrame, name_to_show_dict: Dict, ): """ 对pd.DataFrame列名重命名 """ if not df.empty: if name_to_show_dict: df.rename(columns=name_to_show_dict, ...
set_index(['c1','c2','c3'],append=False,drop=True,inplace=False) #bool参数的默认值 df.set_index('state') #将'state'列设置为索引,注意:同时会删除原始的索引列(因为append默认False) df.set_index(['age','woe']) #设置多层索引,注意:同时删除原来的索引列 df_s=df.reset_index().set_ind...
筛选:df.query('condition') 方法可以用来筛选数据。例如,df.query('age > 30') 会筛选出 'age' 列大于 30 的数据。 新增列:你可以直接为 DataFrame 新增一列,比如 df['new_column'] = value。 删除列:df.drop(columns=['column']) 方法可以用来删除一列。例如,df.drop(columns=['age']) 会删除 ...
1、单列drop,就是删除某一列 In [4]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 # 代表的就是删除某列 df.drop("A", axis=1) Out[4]: B C D 0 1 2 3 1 5 6 7 2 9 10 11 2、单行drop,就是删除某一行 In [5]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studi...
df_train.drop(columns=["Name", "Ticket", "Cabin"], inplace=True) df_train.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass Sex Age SibSp Parch Fare Embarked 0 1 0 3 male 22.0 1 0 7.2500 S 1 2 1 1 female 38.0 1 0 71.2833 C 2 3 1 3 female 26.0 0 0 7.9250 S 3 4 1 1 fema...
drop_duplicates() Drops duplicate values from the DataFrame droplevel() Drops the specified index/column(s) dropna() Drops all rows that contains NULL values dtypes Returns the dtypes of the columns of the DataFrame duplicated() Returns True for duplicated rows, otherwise False empty Returns True...
Pandas提供了一个非常便捷的方法 drop() 函数来移除一个DataFrame中不想要的行或列。让我们看一个简单的例子如何从DataFrame中移除列。 首先,我们引入 BL-Flickr-Images-Book.csv 文件,并创建一个此文件的DataFrame。在下面这个例子中,我们设置了一个 pd.read_csv 的相对路径,意味着所有的数据集都在 Datasets 文件...
In [231]: df Out[231]: one two three a 1.394981 1.772517 NaN b 0.343054 1.912123 -0.050390 c 0.695246 1.478369 1.227435 d NaN 0.279344 -0.613172 In [232]: df.drop(['a', 'd'], axis=0) Out[232]: one two three b 0.343054 1.912123 -0.050390 c 0.695246 1.478369 1.227435 In [233]: ...
df = pd.DataFrame(data, index=['row1','row2','row3'])# 结合条件使用 at 设置单个值ifdf.at['row2','B'] ==5: df.at['row2','B'] =10print("Updated DataFrame with condition:\n", df)# 输出:# Updated DataFrame with condition:# A B C# row1 1 4 7# row2 2 10 8# row3...