new_df = df.drop(['列名1', '列名2'], axis='columns') new_df = df.drop(['列名1', '列名2'], axis=1) 5. 测试# 5.1 初始化数据# df= pd.DataFrame({'stu_name': ['Nancy','Tony','Tim','Jack','Lucy'],'stu_age': [17,16,16,21,19]},index=['row0','row1','row2',...
# 检查缺失值df.isnull() # 删除有缺失值的行df.dropna()# 用特定值填充缺失值df.fillna(value) # 插入缺失值df.interpolate()# 检查重复行df.duplicated()# 删除重复行df.drop_duplicates()# 计算z分数z_scores = (df - df.mean()) / df.std()# 根据z分数识别离群值 = df[z_scores > threshold...
row_index=df[(~df['日期'].str.contains(r'休息',na=True))&(df['餐补']==0)].index df.drop(row_index,inplace=True)
df = df.drop(['1', '2']) # 不指定axis默认为0 df.drop(['1', '3'], inplace=True) 1. 2. 通过行号删除: df.drop(df.index[0], inplace=True) # 删除第1行 df.drop(df.index[0:3], inplace=True) # 删除前3行 df.drop(df.index[[0, 2]], inplace=True) # 删除第1第3行 ...
请注意 drop 函数中inplace参数的使用。当inplace参数设置为True时，列将从原始 DataFrame 中删除；否则...
参考:pandas drop row 在数据分析过程中,我们经常需要删除数据集中的某些行。这可能是因为这些行包含错误的数据,或者我们可能只对数据集中的某些部分感兴趣。无论原因如何,pandas库提供了一个非常方便的函数来删除数据集中的行,那就是drop函数。 1. 基本用法 ...
df.drop_duplicates()数据选择和切片函数说明 df[column_name] 选择指定的列; df.loc[row_index, column_name] 通过标签选择数据; df.iloc[row_index, column_index] 通过位置选择数据; df.ix[row_index, column_name] 通过标签或位置选择数据; df.filter(items=[column_name1, column_name2]) 选择指定的...
# Example 3: Drop the row # Using index labels df1 = df.drop('r2') # Example 4: Drop multiple rows # Using index labels df1 = df.drop(['r1', 'r4', 'r5']) # Example 5: Drop rows using index position df1 = df.drop([df.index[1], df.index[2]]) ...
df_dropped_row = df.drop([0, 1]) df_dropped_rowNameAgeGrade 2Charlie22A 在上述代码中，我们删除了索引为0和1的行。！！！请注意，drop() 函数并不会改变原始DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。如果你想要在原地删除行（即改变原始DataFrame），你可以使用inplace=True参数。删除制定列 如果想要删除...
每个DataFrame和Series都有一个Index - 这些是数据的行上的标签。SAS 没有完全类似的概念。数据集的行基本上没有标签,除了在DATA步骤中可以访问的隐式整数索引(_N_)。 在pandas 中,如果未指定索引,则默认情况下也使用整数索引(第一行=0,第二行=1,依此类推)。虽然使用带标签的Index或MultiIndex可以实现复杂的...