'UK']}# Create DataFrame from dictstudent_df = pd.DataFrame(student_dict)print(student_df.columns.values)# drop column 1 and 2student_df = student_df.drop(columns=student_df.iloc[:, range(2)])# print only columnsprint
Drop multiple columns Using drop with axis=’columns’ or axis=1 Drop column in place Drop column by suppressing errors Drop column by index position Drop the last column Drop range of columns using iloc Drop first n columns Drop column from multi-index DataFrame Drop column using a function ...
pandas dataframe删除一行或一列:drop函数 【知识点】 用法: 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 in...
初始数据为: a b c d 0 2.0 kl 4.0 7.0 1 2.0 kl 6.0 9.0 2 NaN kl 5.0 NaN 3 5.0 NaN NaN 9.0 4 6.0 kl 6.0 8.0 columns= Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object') index= RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) values= [[2.0 'kl' 4.0 7.0] [2.0 'kl' 6.0 9.0] ...
In [1]: dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=8) In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), ...: index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) ...: In [3]: df Out[3]: A B C D 2000-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1.212112...
df.drop(['B', 'C'], axis=1, inplace=True) # inplace=True会就地修改 1. 2. 使用列数删除,传入参数是int,列表,者切片: df.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True) # 删除第1列 df.drop(df.columns[0:3], axis=1, inplace=True) # 删除前3列 ...
dates=pd.date_range("20210101",periods=6) 生成DataFrame pd.DataFrame(data,index,columns,dtype) #创建空数据集 d=pd.DataFrame() # Method 1: 用含日期时间索引与标签的 NumPy 数组生成 DataFrame # pd.DataFrame(data,index,columns,dtype) df=pd.DataFrame(np.random.random((6,4)),index=dates,column...
df.columns # 查看列索引 Index(['Python', 'Math', 'En'], dtype='object') df.index # 行索引 0 ~ 99 RangeIndex(start=0, stop=100, step=1) #起始索引为0,终止所以为100,步长为14.Pandas数据输入和输出 Panda常用数据输入和输出有四种类型,csv文件、Excel文件、HDF5以及SQL读写,下面分别介绍: ...
columns:要选取的列。一般没啥用,因为在sql命令里面一般就指定要选择的列了 chunksize:如果提供了一个整数值,那么就会返回一个generator,每次输出的行数就是提供的值的大小。 5、保存数据 5.1 保存为csv文件:df.to_csv("111.txt") 参数解释: filepath_or_buffer:要保存的文件路径 ...
pandas：索引数据框时多条件-意外行为如果你来到这个页面是因为过滤操作没有给出正确的结果，尽管条件在...