DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=’raise’)参数详解: labels:待删除的行名或列名。可以是单个标签或标签列表。 axis:删除时所参考的轴。0 表示行,1 表示列。 index:待删除的行名。可以是一个或多个标签。 columns:待删除的列名。可以是...
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:指定的一行或多行4.columns:指定的一列或多列5.level:索引层级,将删除此层级...
Index.delete(loc):删除已传递位置(-s)的新索引 Index.drop(labels[, errors]):删除已传递标签列表的新索引 Index.drop_duplicates([keep]):返回索引,删除重复值。 Index.duplicated([keep]):指示重复的索引值。 Index.equals(other):确定两个Index对象是否包含相同的元素。 Index.factorize([sort, na_sentinel...
#同时删除行数据和列数据df.drop(index='cow', columns='small') #删除某级index的对应行df.drop(index='length',level=1)
index:要删除的行的标签。 columns:要删除的列的标签。 level:如果索引是多级索引,指定按哪个级别的索引删除。 inplace:是否在原始DataFrame上删除数据,默认为False,即在副本中删除。 errors:是否抛出错误,默认为’raise’,表示抛出错误。如果设置为’ignore’,则忽略错误并跳过传入的有问题的标签。 2. drop_duplicat...
df1.index = df1.index.droplevel(level=0) df1.reset_index.sort_values(by='姓名',ascending=True).reset_index(drop=True) 作者:东哥起飞 来源:Python数据科学 Crossin的第2本书《码上行动:利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析》已经上市了。
Pandas 的最新版本添加了RangeIndex作为Int64Index的优化。 它具有表示基于整数的索引的能力,该索引从特定的整数值开始,具有结束的整数值,并且还可以指定步骤。 使用开始,停止和步进是一种常见的模式,因此需要向 Pandas 添加自己的子类。 通过使用这三个值,可以节省内存,并且执行时间与Int64Index中的顺序相同。 RangeInd...
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。
>>>s2=s1.reset_index(drop=True)。>>>s2.indexRangeIndex(start=0,stop=999999,step=1)>>>s2.index.memory_usage()128 如果你是Pandas的新手,你可能会想为什么Pandas不自己做呢?对于非数字标签来说,这有点显而易见:为什么(以及如何)Pandas在删除一行后,会重新标记所有后续的行?对于数字标签,答案就有点复...
pandas.DataFrame.drop() 函数用于删除指定的行或列。可以根据行的标签或列的名称来删除它们。该方法非常灵活,可以通过设置参数来决定删除行或列。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.drop方法的使用。 DataFrame.drop(self,labels = None,axis = 0,index = None,columns = None,level = None,inplace = Fa...