删除标题为空的列:使用dropna()方法删除标题为空的列。该方法会删除包含缺失值的整列数据。 代码语言:txt 复制 data.dropna(axis=1, how='all', inplace=True) axis=1表示按列进行操作。 how='all'表示只删除全为空值的列。 inplace=True表示在原始DataFrame上进行修改。
在上述代码中,首先创建了一个包含缺失值的DataFrame。然后,通过df.isnull().any(axis=1)可以获取到包含缺失值的行,再通过df.drop()函数删除这些行。同样地,通过df.columns[df.isnull().any()]可以获取到包含缺失值的列,再通过df.drop()函数删除这些列。 Pandas...
1 0 返回一个新的DataFrame,省略具有null值的行 # Returns a new DataFrame omitting rows with null values df4.na.drop().show() # +---+---+---+ # |age|height| name| # +---+---+---+ # | 10| 80|Alice| # +---+---+---+0 0 在熊猫下降na >>...
=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...,thresh=n保留至少有n个非NaN数据的行。3、删除数据使用函数drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None,inplace=False ...
pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=0) #删除【地区、年份】列 #方式1: # df = df.drop(columns=['地区','年份'],axis=1) #方式2: # df = df.drop(labels=['地区','年份'],axis=1) #方式3: df = df.drop(['地区','年份'],axis=1) print(df...
sheet) # 得到DataFrame类型的数据 data.rename(columns={'一、ABC(贷方)':'一、ABC' ,'DEF(...
df.drop(['B','C'],axis=1) ==df.drop(columns=['B','C']) index同理 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 ...
df.drop(columns = ['col1','col2'...]) df.pop('col_name') del df['col_name'] In the last section, we have shown the comparison of these functions. So stay tuned… Also, See: Drop duplicates in pandas DataFrame Drop columns with NA in pandas DataFrame ...
从dataframe pandas中删除所有nan值 drop columns缺少所有内容 dropna参数 删除特定列为nan的所有行 删除包含nans的dtaframe的行 某些列的pandas dropna pandas保留不完整的行 如何frop nan python 在pandas中删除具有缺失值的行 删除具有null值的列 pandas删除带有空值的列 在pandas中删除具有列名的nan行我们...
drop函数的使用: (1)删除行、列 print(frame.drop(['a']))print(frame.drop(['b'], axis = 1))#drop函数默认删除行,列需要加axis = 1 (2)inplace参数 1. DF.drop('column_name', axis=1);2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True)3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis...