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...
df = pd.read_excel("test.xlsx", dtype=str, keep_default_na='') df.drop(columns=['寄件地区'], inplace=True) 5、列表头改名(补充) 如下:将某列表头【到件地区】修改为【对方地区】 df = pd.read_excel("test.xlsx", dtype=str, keep_default_na='') df = df.rename(columns={'到件地区...
3、现在排序完之后发现一个事,上图有两个一模一样的 two 4,对于这种一模一样的值来说, 它是一个重复的值,重复的值可以去掉,可以直接 drop 一下当前的重复值,重复值给它写出来 看一下结果,就看这个 two4 能不能被去掉. data.drop_duplicates() 执行一下,原来是有七个数据,现在把重复的都去掉了, two ...
对这个DataFrame调用drop方法会从行标签(axis 0)删除值: In [14]: data.drop(['New York', 'Tokyo']) Out[14]: one two three four Shanghai 4 5 6 7 Beijing 8 9 10 11 传递参数axis=1或axis='columns'可以删除列的值: In [15]: data.drop('two', axis=1) Out[15]: one three four New...
多参考pandas官方:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.values.html,如有的库已经更新了用不了就找到对应库介绍——如通过df1.values的values将dataframe转为numpy数组。 Pandas作为Python数据分析的核心包,提供了大量的数据分析函数,包括 ...
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 ...
data.drop(['Colorado', 'Ohio']) #删除Colorado和Ohio行 data.drop('two',axis=1) #删除一列 data.drop(['two','three'],axis=columns) #删除两列 #3.选择和筛选元素 obj = pd.Series(np.arange(4.), index=['a', 'b', 'c', 'd']) obj['b'] #根据索引选择元素 obj[1]#根据下标位置...
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...
drop()可以根据标签丢弃多行或多了数据,基本参数如下:labels:单个或者多个标签,传入类列表值(列表、array等)axis:丢弃行(0,默认)或者列(1)inplace:是否用结果替换原pandas对象(默认False)1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 #仍然以上述的df为例 >>> df one...
We can tell pandas to drop all rows that have a missing value in either the stop_date or stop_time column. Because we specify a subset, the .dropna() method only takes these two columns into account when deciding which rows to drop. ri.dropna(subset=['stop_date', 'stop_time'], in...