如果设置为False,则删除所有的重复值,一个也不保留。 inplace:同drop()。是否在原始DataFrame上删除数据,默认为False,即在副本中删除。如果设置为True,则在调用drop_duplicates的DataFrame本身执行删除,返回值为None。 ignore_index:设置是否忽略行索引,默认为False,去重后的结果的行索引保持原索引不变。如果设置为True...
df = df.drop(df[(df['A'] == 'x') & (df['B'] > 2)].index) # 删除满足条件的行并替换原始数据框 注意:drop()函数会返回一个新的DataFrame,不会修改原始数据。如果想直接修改原始数据,可以将inplace参数设置为True。例如:df.drop(df[(df['A'] == 'x') & (df['B'] > 2)].index, ...
'2.删除列数据'df4=df1.drop(labels=['A','B','C'],axis=1) df44=df1.drop(columns=['A','B','C']) '3.inplace参数的使用'dfs=df1#inplace=None时返回删除前的数据dfs.drop(labels=['A','B','C'],axis=1) #inplace=True时返回删除后的数据dfs.drop(labels=['A','B','C'],axi...
在Pandas库中,DataFrame.drop() 用于移除DataFrame中的行或列。 df.drop(labels =None, axis =0, index =None, columns =None, level =None, inplace =False,errors ='raise') 参数: 1.labels:要删除的列或者行,如果要删除多个,传入列表 2.axis:轴的方向,0为行,1为列,默认为03.index:指定的一行或...
1. pandas drop函数基础 在pandas中,drop函数可以用来删除DataFrame或Series的行或列。其基本语法如下: DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise') Python Copy 参数说明: labels:要删除的行或列的标签。
pandas dataframe删除一行或一列:drop函数 【知识点】 用法: 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; ...
pandas df.drop(inplace=True)和df = df.drop()之间的区别是什么？1.df.dropna（在适当位置=真）...
inplace:告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除行 图2 我们跳过了参数axis,这意味着将其保留为默认值0或行。因此,我们正在删除索引值为“Harry Porter”的行。还要注意.drop()方法还返回结果数据框架。现在是有趣的部分,让我们看看数据框架df,它并没有改变!这是因为我们忽略了参数inplace。
drop:默认为True。当作新的索引,删除原来的列inplace:可选参数。inplace=True会将指定好索引的数据再赋值给df使索引生效,否则索引不会生效。 df.set_index('name', inplace=True) # 建立索引并生效 df.set_index("col1") df.set_index(["col1","col2"]) 索引操作 df.drop(["col1","col2","...
我们来到Python环境中，通过pandas的去重函数：drop_duplicates()，下面是官方的函数说明 解释一下各个参数：subset：表示要去重的列名，默认为 None。keep：有三个可选参数，分别是 first、last、False，默认为 first，表示只保留第一次出现的重复项，删除其余重复项，last 表示只保留最后一次出现的重复项，False 则...