If you have DataFrame with row labels (index labels), you can specify what rows you want to remove by label names. # Drop rows by Index Label df = pd.DataFrame(technologies,index=indexes) df1 = df.drop(['r1','r2']) print("Drop rows from DataFrame:\n", df1) ...
ignore_index=True) df2这个很好解决 用drop函数就可以了
6. Drop List of Rows by Index Position in DataFrame In case if you have index labels on DataFrame, you can also remove the list of rows by position. For example, below removes 3rd and 5th records from DataFrame. Note index starts from zero. # Drop List of Rows by Index Position in D...
new_df = df.drop(['列名1', '列名2'], axis='columns') new_df = df.drop(['列名1', '列名2'], axis=1) 5. 测试# 5.1 初始化数据# df= pd.DataFrame({'stu_name': ['Nancy','Tony','Tim','Jack','Lucy'],'stu_age': [17,16,16,21,19]},index=['row0','row1','row2',...
append(row,ignore_index=True) a b c d 0 1 3 3 4 1 5 6 7 8 2 9 10 11 12 >>> 用loc指定位置添加一行 >>> df.loc[2]=[9,10,11,12] >>> df a b c d 0 1 3 3 4 1 5 6 7 8 2 9 10 11 12 >>> 指定位置插入一行,索引非数字 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 ...
Series s.loc[indexer] DataFrame df.loc[row_indexer,column_indexer] 基础知识 如在上一节介绍数据结构时提到的,使用[](即__getitem__,对于熟悉在 Python 中实现类行为的人)进行索引的主要功能是选择较低维度的切片。以下表格显示了使用[]索引pandas 对象时的返回类型值: 对象类型 选择 返回值类型 Series seri...
df.drop_duplicates()数据选择和切片函数说明 df[column_name] 选择指定的列; df.loc[row_index, column_name] 通过标签选择数据; df.iloc[row_index, column_index] 通过位置选择数据; df.ix[row_index, column_name] 通过标签或位置选择数据; df.filter(items=[column_name1, column_name2]) 选择指定的...
以下实例使用 ndarrays 创建,ndarray 的长度必须相同, 如果传递了 index,则索引的长度应等于数组的长度。如果没有传递索引,则默认情况下,索引将是range(n),其中n是数组长度。 ndarrays 可以参考:NumPy Ndarray 对象 实例- 使用 ndarrays 创建 importnumpyasnp ...
drop:默认为False,不删除原来索引,如果为True,删除原来的索引值 reset_index(drop=False) # 重置索引,drop=False data.reset_index() 结果: # 重置索引,drop=True data.reset_index() 结果: (3)以某列值设置为新的索引 set_index(keys, drop=True) keys : 列索引名成或者列索引名称的列表 drop : bo...
df.drop(labels=[0,1],axis=1,) Drop first two columns from a DataFrame Dropping Rows The row equivalent ofdrop()looks similar. Let's drop a rows where our DataFrame has been index with first names, likeToddandKyle: df.drop(labels=["todd","kyle"],axis=0,) ...