如果设置inplace = True，dropna方法将直接修改DataFrame，这意味着如果设置inplace = True，dropna将删除原始数据集中所有缺失的值。1.df = df.dropna（）从DataFrame. df中删除所有具有NULL值的行。dropna（）返回保存到主df. df中的插入行 希望这能在一定程度上有所帮助
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, ...
inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回。 因此,删除行列有两种方式: 1)labels=None,axis=0的组合 2)index或columns直接指定要删除的行或列 【实例】 代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 #-...
df3 = city.drop(labels=1,inplace=True,axis=0)print(df3)""" 输出结果: none """#其原因为#当您使用inplace=True时,将创建并更改新对象,而不是原始数据。如果您希望更新原始数据以反映已删除的行。当你使用inplace=True时,什么也不会返回#也就是说#df_2 = df_2.dropna(inplace=False)与df_2.d...
'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...
默认情况下,drop函数会返回一个新的DataFrame,原DataFrame不会被修改。如果我们想在原地修改DataFrame,可以设置inplace=True。 示例代码: importpandasaspd# 创建一个DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]},index=['a','b','c'])# 在原地删除列'B'df.drop('B',...
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","...
inplace: 同drop()。 ignore_index: 设置是否忽略行索引,默认False,去重后的结果的行索引保持原索引不变。如果设置为True,则结果的行索引被重置为0开始的自然数。 drop_duplicates()基本使用 df3=pd.DataFrame({'A':['a0','a1','a1','a2','a2'],'B':['b0','b1','b1','b2','b2'],'C':['...
inplace参数的理解:修改一个对象时:inplace=True:不创建新的对象,直接对原始对象进行修改;inplace=False:对数据进行修改,创建并返回新的对象承载其修改结果。 student['Age']=np.arange(0,len(student))#增加一列 student.drop(columns=['Age'],inplace=True)#删除一列 ...
pandas删除某列有空值的行_drop的之 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 0.摘要 dropna()方法,能够找到DataFrame类型数据的空值(缺失值),将空值所在的行/列删除后,将新的DataFrame作为返回值返回。 1.函数详解 函数形式:dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)...