1、删除存在缺失值的:dropna(axis='rows') 注:不会修改原数据,需要接受返回值 2、替换缺失值:fillna(value, inplace=True) value:替换成的值 inplace:True:会修改原数据,False:不替换修改原数据,生成新的对象 pd.isnull(df), pd.notnull(df) 判断数据中是否包含NaN: 存在缺
"""drop rows with atleast one null value, pass params to modify to atmost instead of atleast etc.""" df.dropna() 删除某一列 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """deleting a column""" del df['column-name'] # note that df.column-name won't work. 得到某一行 代码...
= df.drop('B', axis=1)df_drop_rows = df.drop(['row1','row3'])df_mixed = df.drop(columns=['A'], index=['row2'])删除操作后的数据变更需要特别关注索引变化。当删除行时，剩余行的索引会自动重组；删除列则会导致列标签集合发生改变。在处理调查问卷数据时，常需要删除无效问卷：python ...
1、单列drop,就是删除某一列 In [4]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 # 代表的就是删除某列 df.drop("A", axis=1) Out[4]: B C D 0 1 2 3 1 5 6 7 2 9 10 11 2、单行drop,就是删除某一行 In [5]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 df Out[5]: A B...
numpy.where(condition, [x, y]) 参数: condition: 一个布尔数组,表示条件。条件为 True 的位置将选择 x 中的元素,条件为 False 的位置将选择 y 中的元素。 x: 可选,当条件为 True 时选择的数组或标量。 y: 可选,当条件为 False 时选择的数组或标量。 返回值: 一个新的数组,根据条件从 x 和 y ...
Drop rows where cells meet a condition The syntax may seem a bit off-putting to newcomers (note the repetition ofdf3 times). The format ofdf[CONDITION]simply returns a modified version ofdf, where only the data matching the given condition is affected. ...
condition:arraylike,bool; x,y:arraylike,与condition长度一致,如果为真返回x,否则y, obj1.combine_first(obj2):如果obj1对应位置有数据(不为nan)使用obj1的数据,否则使用obj2的数据 一、数据转置 1.索引转置 obj.stack(level='levelname|levelnum'',drop_na=False) obj.unstack(level='levelname|levelnum...
[8rows x12columns] 想看前 N 行数据,使用 head(N) 方法。同样,想看后多少行,用:titanic.tail(N) 想知道各列的数据类型,用dtypes属性 titanic.dtypesOut[5]: PassengerId int64 Survived int64 Pclass int64NameobjectSexobjectAge float64 SibSp int64 ...
Here is an example of how we can drop the last row from the above data frame in Pandas. We will now be deleting the last 3 rows from the dummy data frame that we have created. df.drop(df.tail(3).index,inplace=True)# drop last n rowsprint(df) ...
提取重复df.duplicated()|删除重复df.drop_duplicates()13 读取excel,pandas.read_excel()14 写excel,DataFrame.to_excel()|pd.ExcelWriter25 Excel文件的拆分与合并27 读写csv|txt|tsv,pandas.read_csv()|DataFrame.to_csv()28 ...