drop()的删除操作多样,可以删除行也可以删除列。drop()是流行的对pandas DataFrame进行删除的操作。 但需要注意的是,drop如果没有指定inplace=True, 那么就不是原地进行删除操作 删除列: # 法一:利用.drop(columns="列名")# 倘若要一次性删除多个列,则可以使用列表:.drop(columns=["列1", "列2"])data2.d...
对于excel表格的操作中,增添删减、修改内容是基本的功能,这次介绍一下如何对于DataFrame进行相同的操作。假设有如下的表格内容: 删除行列 如果要删除某些行列,可以用drop函数实现。drop函数的接口如下: drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) label:字符串或者是字符串构成的列表,代表...
1请打印您的数据框,而不是发布数据集的图像。由于空行将被视为NA,因此您可以使用df.dropna(how='all')来删除这些行。- skrubber 1个回答 5 您可以使用drop(...)来删除行,使用drop(..., axis=1)来删除列。 data = [ ['', '', '', ''], ['', 1, 2, 3], ['', '', '', ''], [...
删除 #删除一行stu.drop(36,inplace=True) 根据条件删除某行 #删除name为空值的行condition=(stu["Name"]=='')stu.drop(stu[condition].index,inplace=True) 畅享全文阅读体验 扫码后在手机中选择通过第三方浏览器下载
我们先看直接删除某行和某列的方法: import pandas as pd df = pd.read_excel('File/person.xlsx') print(df) df1 = df.drop([0]) #删除第0行,inplace=True则原数据发生改变 df1 = df1.drop(['身高'],axis=1) #删除列 print(df1)
# 删除指定行 df = df.drop([0, 1, 2]) # 删除第1、2、3行 # 保存修改后的Excel文件 df.to_excel('your_modified_file.xlsx', index=False) 在上述代码中,首先使用pd.read_excel()函数读取Excel文件,并将其存储在一个名为df的DataFrame对象中。然后,使用df.drop()函数删除指定行,可以通过传递行索引...
对于Excel来说,删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。 准备数据框架 我们将使用前面系列中用过的“用户.xlsx”来演示删除行。 图1 注意上面代码中的index_col=0?如果我们将该参数留空,则索引将是基于0的索引。通过指定index_col=0,我们要求pandas使用第一列(用户姓名)作为索引。
pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据机构)和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构)。 本文为了方便理解会与excel或者sql操作行或列来进行联想类比 1.重新索引:reindex和ix 上一篇中介绍过数据读取后默认的行索引是0,1,2,3...这样的顺序号。列索引相当于字段名(即第一行数据),这里...
pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据机构)和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构)。 本文为了方便理解会与excel或者sql操作行或列来进行联想类比 1.重新索引:reindex和ix 上一篇中介绍过数据读取后默认的行索引是0,1,2,3...这样的顺序号。列索引相当于字段名(即第一行数据),这里...
2、删除账户中文名列中包含 "现金尾箱账户" 的所有行 read_data=pd.read_excel('test_data.xlsx') #读取excel表格数据 将结果写入到新的 e…