df.drop(labels=[‘A’, ‘C’], axis=1, inplace=True)df.drop(labels=[0, 2], axis=0, inplace=True)print(df)输出结果为:b1 5通过以上示例,您可以了解 Pandas Drop 方法的基本用法和参数设置。在实际应用中,您可以根据具体需求灵活使用该方法来处理数据集中的多余数据。请注意,在使用 Drop 方法时...
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...
可以使用dropna 或者drop函数 DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') labels: 要删除行或列的列表 axis: 0 行;1 列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),...
#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)
75] ] df = pd.DataFrame(data, columns=['class', 'name', 'score']) multi_index = pd.MultiIndex.from_arrays([df['class'], df['name']]) df.set_index(multi_index, inplace=True) # 打印原始数据帧 print(df) # 重置索引并打印输出结果 df_reset = df.reset_index(drop=True) print(df...
newdf=df.drop(1) print(newdf) 运行一下 定义与用法 droplevel()方法删除指定的行或列。 可以使用索引或标签指定行或列。 语法 dataframe.droplevel(level,axis) 参数 axis参数是一个关键字参数。 参数值描述 level必填, 指定要删除的级别的数字、字符串或列表 ...
pdi.insert_level (obj, pos, labels, name)使用给定的值添加一个层级(必要时适当广播) pdi.drop_level(obj, level_id)从多重索引中删除指定的级别 pdi.swap_levels (obj, src=-2, dst=-1)交换两个级别(默认是两个最内层的级别) pdi.move_level (obj, src, dst)将特定级别src移动到指定位置dst 除了...
print(df_new.reset_index(['D'], drop=True)) # B C # A # a P 1 # a Q 2 # c R 3 # d T 4 如果重置了所有的索引,那么 pandas 会直接重新生成一个默认索引: print(df_new.reset_index()) # A D B C # 0 a W P 1
level:代表标签所在级别,接受int/索引名,默认为None 对于MultiIndex,将从中删除对应级别的标签。 errors:默认为"raise" ignore:抑制错误,仅当标签存在时才会删除,需要删除的标签不存在也不会报错 sample_incomplete_rows.drop("total_bedrooms", axis=1)
level=None, numeric_only=None, **kwargs) axis:要应用的函数的轴。 skipna:计算结果时排除NA /null值。 level:如果轴是MultiIndex(分层),则沿特定级别计数,并折叠成标量。 numeric_only:仅包括float,int,boolean列。 **kwargs:要传递给函数的其他关键字参数 ...