在Pandas中删除索引(index)可以通过多种方式实现,具体取决于你想要删除的是行索引、列索引还是多重索引。下面我将根据不同类型的索引提供具体的删除方法: 1. 删除行索引 要删除行索引,你可以使用drop方法或切片操作。不过,直接删除行索引(即DataFrame的索引标签)通常不是直接需求,更常见的是删除对应的行数据。如果你...
df22=df1.drop(index=0) #删除多行数据df3=df1.drop(labels=[0,1,2],axis=0) df33=df1.drop(index=[0,1,2]) '2.删除列数据'df4=df1.drop(labels=['A','B','C'],axis=1) df44=df1.drop(columns=['A','B','C']) '3.inplace参数的使用'dfs=df1#inplace=None时返回删除前的数...
df = df.drop(df[(df['A'] == 'x') & (df['B'] > 2)].index) # 删除满足条件的行并替换原始数据框 注意:drop()函数会返回一个新的DataFrame,不会修改原始数据。如果想直接修改原始数据,可以将inplace参数设置为True。例如:df.drop(df[(df['A'] == 'x') & (df['B'] > 2)].index, ...
当然,在任何时候你都可以使用重置索引: df.reset_index(drop=True) 1. 注意,drop=True如果不写,那原始的索引列还会在,从而多出了新索引一列。如果可以,建议加上。
通过drop方法,可以删除Series的一个元素,或者DataFrame的一行或一列。默认情况下,drop方法按行删除,且不会修改原数据,但指定axis=1则按列删除,指定inplace=True则修改原数据。 In [9]: s= pd.Series(np.arange(5),index=list('abcde')) In [10]: s ...
dropna()方法,能够找到DataFrame类型数据的空值(缺失值),将空值所在的行/列删除后,将新的DataFrame作为返回值返回。 1.函数详解 函数形式:dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数: axis:轴。0或’index’,表示按行删除;1或’columns’,表示按列删除。
● drop:删除传入的值,并得到新的索引值 ● insert:将元素插入到索引a处,并得到新的Index ● unique:计算Index中唯一的数组 实例如下 首先建立一个Series对象,这里直接对index赋值。 或者可以用Index对象来建立index。 这里用来判断列和索引是否在DataFrame中存在。
df=df.drop(index=[0,1,2])print(df) 删除效果: drop函数columns参数测试 很明显,columns参数就是删除列。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame({'name':['张丽华','李诗诗','王语嫣','赵飞燕','阮玲玉'],'sex':['girl',...
print('-'*20,'\n',df1.drop(labels='A',axis=1),sep='') Output: ---BConeb0c0twob1c1threeb2c2 使用labels和axis参数配合删除列,如果需要删除多列,用列表给labels传参。 print('-'*20,'\n',df1.drop(index='one'),sep='')print('-'*20,'\n',df1.drop(columns='A'),sep='') Out...
1. set_index方法默认将创建一个新的 DataFrame。如果要就地更改df的索引,需要设置inplace=True。 复制 df.set_index(“date”,inplace=True) 1. 2. 如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False。 复制 df.set_index(“date”,drop=False) ...