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...
drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 参数说明: labels:要删除的行或列的标签。 axis:指定删除行还是列,默认为0(行)。 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:...
DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 这是drop函数的所有参数 labels是指要删除的标签,一个或者是列表形式的多个; axis是指处哪一个轴; columns是指某一列或者多列; level是指等级,针对多重索引的情况; inplaces是否替换原来的datafra...
drop(labels=None, *, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 参数解释: labels: 要删除的index或列标签。 axis: 0 或'index',表示行;1或'columns',表示列; 默认为0。 index: 要删除的行标签。 columns:要删除的列标签。 代码示例 import pandas as pd # ...
首先看一下drop函数 删除某些行或者列数据 DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 这是drop函数的所有参数 labels是指要删除的标签,一个或者是列表形式的多个,axis是指处哪一个轴, ...
# drop the 0th level.midx.droplevel(level =0) 输出: 正如我们在输出中看到的,该函数删除了第0级并返回了Index对象。 范例2:采用MultiIndex.droplevel()函数删除MultiIndex的第一级。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Create the MultiIndexmidx = pd.MultiIndex.from_arrays([['Networking','Cryptogr...
首先你要知道drop函数,它可以携带的所有参数,如下: drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise') 这张图是以上所有参数的解释 其中上面标绿色的参数,是我们需要记忆的,也是常考的,其他的了解即可 (由于知乎排版的原因,这里颜色无法显示,可以移步公众号浏览,提升阅...
levelRequired, a Number, String, or List specifying the level to drop axis0 1 'index' 'columnsOptional, default 0. Specifies the axis to remove from Return Value ADataFramewith the specified rows/columns removed. This method does not change the original DataFrame- ...
# 删除第一层索引中的元素mi_df.drop(0,level=0) x y id label1a45b56c672a78b89c910 # 删除第二层索引中的元素mi_df.drop(['a','b'],level=1) x y id label0c341c672c910 多重索引数据框同时删除行和列时,只能删除第一层索引和列。
DataFrame.droplevel() 是一个有用的方法,特别适用于处理层次化的索引。可以灵活地删除行或列索引的层次结构,使得数据更加易于访问和分析。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.droplevel方法的使用。 DataFrame.droplevel(self, level, axis=0) 返回删除指定的索引/列级别的DataFrame。 参数: level : int,str或...