DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace=False) 参数说明: labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定 axis 默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1; index 直接指定要删除的行 columns 直接指定要删除的列 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...
import pandas as pd from pandarallel import pandarallel pandarallel.initialize() dp_data = pd.read_csv(data_file, names=col_list) 运行apply函数,记录耗时: for col in dp_data.columns: dp_data[col] = dp_data.parallel_apply(lambda x: apply_md5(x[col]), axis=1) 查看运行结果: 5. pyS...
By using pandas.DataFrame.drop() method you can remove/delete/drop the list of rows from pandas, all you need to provide is a list of rows indexes or
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 1. 2. 3. 1.2,通过各种筛选方法实现删除行 详见pandas“...
df.drop(df.columns[[0, 2]], axis=1, inplace=True) # 删除第1第3列 2.3,通过各种筛选方法实现删除列 详见pandas“选择行单元格,选择行列“的笔记3,增加行3.1,loc,at,set_value想增加一行,行名称为‘5’,内容为[16, 17, 18, 19]1 2 3 df.loc['5'] = [16, 17, 18, 19] # 后面的序列...
DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 2.1 Parameters of the DataFrame.drop() Following are the parameters of the drop() method. labels– Single label or list-like. It is the index or column labels to drop. ...
In [74]: df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), ...: index=list(range(0, 12, 2)), ...: columns=list(range(0, 8, 2))) ...: In [75]: df1 Out[75]: 0 2 4 6 0 0.149748 -0.732339 0.687738 0.176444 2 0.403310 -0.154951 0.301624 -2.179861 4 -1.369849 -0.954208 1.462696...
Given a DataFrame, we have to drop a list of rows from it. Dropping a list of rows from Pandas DataFrame For this purpose, we will usepd.DataFrame.drop()method. This method is used to remove a specified row or column from the pandas DataFrame. Since rows and columns are based on inde...
tips.drop("sex", axis=1) 结果如下: 重命名列 tips.rename(columns={"total_bill": "total_bill_2"}) 结果如下: 6. 按值排序 Excel电子表格中的排序,是通过排序对话框完成的。 pandas 有一个 DataFrame.sort_values() 方法,它需要一个列列表来排序。
df.drop(df.columns[0:3], axis=1, inplace=True) # 删除前3列 df.drop(df.columns[[0, 2]], axis=1, inplace=True) # 删除第1第3列 2.3,通过各种筛选方法实现删除列 详见pandas“选择行单元格,选择行列“的笔记3,增加行3.1,loc,at,set_value想...